职位描述 1. 负责高阶自动驾驶运动规划系统的研发迭代； 2. 负责横向规划算法的研发、效果验证与产品落地，提升复杂场景下的基于模型优化的运动规划能力； 职位要求 1. 研究生以上学历，博士优先；3年以上工作经验优先； 2. 熟悉自动驾驶运动规划架构与算法：熟悉基于图搜索、基于采样、基于优化的轨迹规划算法； 3. 熟悉基于运动学模型的优化算法，有带挂车模型或四轮转向模型的经验者优先； 4. 具备良好的数学能力，熟悉几何、统计、基本的优化方法等； 5. 具备Linux系统下的开发经验；具有扎实的编程功底以及代码实现能力，精通基于c++/Python的算法开发； 6. 满足如下条件可优先考虑：具备自动驾驶运动规划研发经验或量产经验，曾独立负责或深度参与过横向规划特性开发；曾在自动驾驶决策与运动规划领域内Top期刊或会议发表论文；在知名比赛中取得优异成绩； 7. 英语CET-6级或以上，口语流利，能阅读外文资料； 8. 追求卓越，有很强的自我驱动能力和学习能力，并有强烈意愿将技术转化为实际产品；具备良好的团队合作精神、严密的逻辑思维能力以及高效沟通能力；

职位职责： 团队介绍：飞书作为先进企业协作与管理平台，是字节跳动在B端与企业服务领域的重要布局之一。飞书整合即时沟通、日历、视频会议、云文档、企业邮箱、服务台功能于一体，助力团队高效协同，彻底告别零散的多套系统和割裂的协作体验。在组织管理层面，飞书还打造了飞书OKR、飞书招聘、飞书绩效等多款产品，助力组织成长。目前，飞书已成为众多先进团队的第一选择，服务了小米、“蔚小理”、华润、元气森林、三一重工等企业。 1、带领团队一起开发AI驱动的下一代企业应用引擎； 2、跟进前沿趋势，能清晰规划LLM应用方向的技术路线和团队布局； 3、统筹算法团队的研发迭代工作，并能带领团队拿到结果； 4、参与解决方案的制定，推动产品落地和PMF。 职位要求： 1、本科及以上学历，计算机、软件相关专业，具有扎实的算法基础； 2、精通深度学习的实践方法，有把深度学习模型应用到大型产品和服务中去的丰富经验、熟悉Bert、GPT3等预训练模型，对相关任务技术有深入理解（如模型训练、prompt设计、 instruct微调、模型工程化等）； 3、熟悉LLM增强技术(SFT/向量召回/RLHF/Prompts等)，有实践经验者优先； 4、具备算法团队的管理能力，能够紧跟当前的技术趋势，设计整个团队的技术架构，规划中长期发展路线。

职位职责： 主要负责字节广告中台技术，包括抖音、头条、番茄小说等app等核心场景提供前沿的技术革新与支撑，包括： 1、模型优化：对CTR、CVR、召粗等核心广告模型进行调优，引入AIGC社区前沿技术，进行算法与架构co-design，提升线上收入，优化Training及Serving效率； 2、构建与广告主生态激励兼容的新一代广告投放系统：从模型和架构的角度出发，不断完善线上投放系统，为极致的投放效率和系统容量保驾护航； 3、智能算力决策系统：利用ML及规划算法优化机器资源调度，在有限的资源容量下最大化广告变现效率； 4、激励算法：利用因果推断建模、样式及策略优化，构建客户跑量、用户低价心智及平台收入的三赢生态； 5、归因算法：持续优化广告归因策略，引入Data Driven Attribution，提升客户的价值度量精度和大盘收入。 职位要求： 1、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练C++/Java/Python，ACM-ICPC、NOI/IOI、Kaggle、Codeforces/Topcoder 等比赛获奖者优先； 2、熟悉机器学习的基础理论知识，在广告/推荐/NLP/CV 或者其他相关应用领域有一定深度的理解； 3、出色的问题分析、洞察和解决能力； 4、良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术，推进技术进步； 5、工作年限1年及以上。

岗位职责： 1. 负责清洁机器人全覆盖路径规划、全局路径规划、局部路径规划、沿墙等算法的开发； 2. 负责高性能和高精度的规划调度模块开发和优化； 3. 负责与清洁机器人其他各模块的系统集成和调试工作； 4. 负责规划导航算法模块概要设计、详细设计、系统说明文档的编写； 任职资格： 1. 熟练PRM、RRT、A*、PP、Lattice、DWA等全局规划、局部路径规划算法； 2. 熟悉C/C++编程、Linux环境、ROS、Gazebo等； 3. 有4年以上导航规划或算法经验，实现并优化过两个以上的规划模块； 4. 有机器人、无人车比赛经验者优先 ，公开数据集上有优秀表现者优先； 5. 对移动机器人感知传感器如激光雷达、深度摄像头、IMU、毫米波雷达有基本的了解。

岗位描述 我们正在寻找一位大模型算法工程师，加入我们的DeepBank算法团队，负责提升 Agent 的规划、推理能力，构建知识库，并探索知识与大模型的融合。   岗位职责 1、Agent 核心算法研发与优化： 深入研究并实现先进的 Agent Planning 和 Reasoning 算法，提升 Agent 在复杂任务场景下的自主规划、逻辑推理、决策制定和问题解决能力 。    2、知识库构建与维护： 负责 Agent 研发平台所需知识库的构建、更新和维护工作，确保知识的准确性、完整性和时效性 。  3、知识与大模型融合研究： 跟踪和研究知识与大模型结合的前沿技术，探索新的方法和潜在的应用场景 。重点研究和实现基于检索增强生成（RAG）的 Agent 系统，探索利用知识图谱等结构化知识增强大模型的推理能力 。    4、特定领域 Agent 算法调优： 针对特定的应用领域，研究和优化 Agent 的算法和策略，以提升其在实际业务场景中的效果 。   5、参与平台技术方案设计与实施： 参与 Agent 研发平台的技术架构设计、模块划分和接口定义工作 。   任职要求 1、计算机科学、人工智能、自然语言处理、机器学习等相关专业硕士及以上学历 。    2、精通 Python 编程，熟悉深度学习框架如 PyTorch 或 TensorFlow 。    3、具备扎实的机器学习、深度学习、强化学习等理论基础，熟悉 Transformer 模型 。有大模型相关项目经验者优先 。    4、熟悉人工智能 Agent 的基本概念和原理 。熟悉 Agent Planning、Reasoning 等关键技术，了解 RAG、Function Calling 等优先 。    5、具备较强的逻辑思维能力、问题解决能力和快速学习能力 。      加分项 1、有实际 Agent 研发或相关项目经验，熟悉 Agent 框架（如 LangChain、AutoGen 等）。    2、熟悉知识图谱、向量数据库等知识库相关技术或工具 。    3、在 AI 会议或期刊上发表过相关论文 。  4、有参与或贡献优秀的开源项目经验 。    5、具备良好的中英文沟通和协作能力 。    6、有特定行业的 Agent 应用开发经验 。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

资深算法工程师（国际支付风控方向） 岗位职责： 1.支付风险识别与防控 ●负责跨境电商业务中支付风险的全面识别与防控，重点治理欺诈（盗卡、盗账户 友好欺诈）等方面风险，确保支付全链路安全可靠。 ●利用数据分析和机器学习技术，精确识别支付风险，建立有效的风控模型体系。 2.风控模型全链路管理 ●主导支付风控模型的全链路开发与上线工作，包括需求调研、风险探索、方案设计、模型开发、系统集成、部署上线、效果评估、持续优化和监控预警。 ●与产品、工程、业务团队紧密合作，确保风控模型精准全面覆盖业务场景，并能够及时应对市场变化。 3.前沿技术应用与创新 ●深入探索全球各大市场的新型支付作弊行为，利用多模态大数据进行风险评估与预测。 ●应用异常检测、集成学习、强化学习、序列模型、图模型、大规模预训练模型等前沿技术，提升风险识别的准确率和召回率。 职位要求： 1.经验与教育背景 ●拥有3年以上风控算法研发经验，对跨境支付业务有系统性理解和实际风控经验。 ●计算机科学、数据科学、统计学或相关专业，本科及以上学历。 2.技术能力 ●精通Python编程，熟悉主流机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），具备优秀的算法实现和优化能力。 ●深入理解大规模数据挖掘、机器学习、分布式高性能计算等技术，能够高效处理海量数据，能够应对高QPS低延时模型需求。 3.业务敏感性与团队合作 ●对风控领域充满热情，具备敏锐的业务洞察力，熟悉全球各主要区域常见支付欺诈风险模式，能够迅速适应和响应业务需求的变化。 ●具备强烈的责任心和主观能动性，能够独立完成任务，同时拥有优秀的团队合作精神和沟通能力，推动项目顺利进行。

我们正在寻找一位经验丰富的推荐算法工程师，负责推荐算法的框架搭建和工程效能优化工作。该职位将主要负责TF和PyTorch框架在推荐系统中的应用，包括离线和在线训练优化、模型部署及生成式模型的实时预估。我们期待您的加入，共同推动公司的技术和业务发展。 岗位职责： 1. 离线Pipeline优化：优化TF框架的离线和在线逻辑，提升TF集群训练和GPU训练的离线pipeline资源利用率和效率。 2. 模型Serving：探索并搭建基于TF/PyTorch的Serving方案，实现推荐场景下的近线和在线预估流程。 3. 生成式模型应用：落地推荐领域的生成式模型预估框架，负责对应的训练加速和实时预估的部署。 4. 算法研发：优化工程效率，提升推荐系统的性能和效果。构建通用有效的工具和框架。 任职要求： 1. 教育背景：计算机科学相关专业本科及以上学历。 2. 工作背景：推荐算法领域3年以上的工作经验。 3. 技术经验： - 熟悉TF/PyTorch框架，具备离线Pipeline和在线Serving相应的部署和优化能力。 - 熟悉GPU加速相关技术，能够优化大规模数据的训练速度。 - 具有生成式模型应用经验，能够实现生成式模型的训练加速和实时预估部署。 4. 编程能力：精通Python编程，熟悉C++/Java或其他编程语言者优先。 5. 工程经验：具备扎实的工程能力，有大型推荐系统开发和优化经验者优先。 6. 沟通能力：良好的团队合作精神，具备跨团队沟通协作的能力。 7. 创新精神：热爱技术创新，乐于接受挑战，并能够持续学习和应用新技术。 优先条件： 1. 互联网公司推荐系统的相关工作经验。 2. 在推荐算法、机器学习或深度学习领域有高质量论文或专利。 3. 开源项目贡献经验。

岗位职责： 1、参与媒体专业领域大语言模型的研究、构建与迭代，负责预训练和对齐阶段特定算法模块的建设工作； 2、逐步加深和丰富基座大模型的智能体能力，为智能体应用建设沉淀技术与经验； 3、负责RAG、Agent等通用应用流程框架设计实现和策略制定； 4、探索大模型能力在业务流程中的提效应用和面向C端用户的产品能力输出。 岗位要求： 1、硕士及以上学历，计算机、智能科学、数学专业方向出身； 2、具备非常扎实的算法功底，熟练掌握NLP的常用技术手段，有工业界内容理解和生成成熟实战经验； 3、拥有大规模语言模型的预训练和微调经验，熟练掌握常见开源模型的底层设计原理； 4、对于Dense架构和MoE架构大模型的设计实现细节有充分掌握，并有一定的实际操作经验； 5、良好的逻辑思维能力和数据敏感度，优秀的分析和解决问题能力，对挑战性问题充满激情，自驱有追求，具备较强的攻坚能力。

工作职责： 1. 负责大语言模型LLM文本理解与文本生成算法研发，开展数据处理、模型训练及推理优化等工作； 2. 负责AIGC内容生成研发工作，将前沿自然语言生成技术应用于实际业务，构建行业垂直领域自然语言理解及生成系统，获取业务收益； 3. 负责自然语言处理方向基于 GPU 的并行多机多卡训练、高性能模型推理等； 4. 对行业最新动态进行跟踪，结合企业业务场景的具体需求，提出改进方案或新算法模型的开发计划，产生实际价值。 任职要求： 1. 对于自然语言处理技术应用到实际业务场景中并产生真实的商业价值具有强烈的热情，有责任感和较好的洞察力； 2. 拥有计算机、自然语言处理、深度学习等相关专业硕士及以上学历，且具备2年以上自然语言处理研究经历或相关工作经验； 3. 具备大语言模型研发经验者优先，具备多模态大模型项目经验者优先； 4. 熟悉一些开源的算法库或工具，如LTP、stanfordNLP、NLTK、Apache OpenNLP、scikit-learn等； 5. 熟悉多种AI框架（如TensorFlow、Pytorch、Keras），具备较强的开源技术集成能力者优先； 6. 具有较好的逻辑表达能力、良好的团队合作精神和高度的责任心。

岗位职责： 1、负责公司计算机视觉业务（零售场景）的算法模型优化，包括目标检测、商品识别、目标分类、OCR、价格识别等； 2、根据客户需求，设计并实现准确可靠的算法模型； 3、负责算法模型相关准确率测试和接口开发； 4、撰写技术文档，记录相关的试验过程； 5、参与算法模型的持续改进和优化，确保模型在实际应用中的高效性和准确性； 6、与团队成员合作，确保项目按时完成并达到预期目标。 岗位要求： 1、计算机或数学等相关专业毕业，本科以上学历； 2、熟练掌握Python，熟悉PyTorch、MXNet等相关深度学习框架； 3、熟悉目标检测、分类、特征匹配、OCR等相关计算机视觉算法； 4、熟悉各种算法模型评测指标，如准确率、召回率、F1分数等； 5、具有较好的沟通和表达能力，认真负责、有耐心； 6、具备较强的学习能力和团队协作精神，能够快速适应新技术和新环境； 7、有相关项目经验者优先。

职位职责： 1、分析和理解大规模结构化和非结构化数据，利用机器学习、NLP、大模型、图算法和迁移学习等，开发高性能分类器、预测模型和算法，构建知识图谱； 2、针对复杂业务场景，协同多个关联部门，完成业务需求所需的AI算法模型或数据挖掘方案的开发交付和验证，达成预定的业务指标； 3、探索和应用前沿的机器学习、NLP、大模型技术，并将其应用于业务场景。 职位要求： 1、本科及以上学历，3年以上算法领域从业经验； 2、具备机器学习相关算法的扎实基础，包括但不限于NLP、深度学习、图模型、大模型等特定领域的全面学习和实践经验； 3、具备对业务数据建模的能力，精通相关实验和原型验证所需的技术栈、特征挖掘、AI算法模型、数理统计算法等相关技术领域； 4、具备实际操作能力，熟练掌握至少一种框架，如TensorFlow或PyTorch，包括其训练和部署的具体细节；熟悉常用的机器学习和深度学习算法，以及基本的网络模型结构和文本表示方法； 5、出色的编码技能，熟练掌握至少一种编程语言，如Python、Go或C++，并具备算法和数据结构的扎实基础； 6、具备优秀的团队协作和沟通技巧。

职位描述： 1. 从事工业数据的采集、传输、分析、集成等技术研究及开发应用； 2. 负责但不限于生产制造管理主题领域的指标体系、数据模型和治理逻辑设计，从业务应用的视角，构建数据驱动的运营管理平台方案； 3. 作为大数据专家角色，充分与内外部合作，负责项目数据类的方案架构设计和技术规划并确保最终落地， 4. 牵头项目关键架构设计和组织技术难点攻关； 5. 参与工业数据标准制订，并且推动团队应用标准； 任职要求 1. 计算机、软件工程及相关专业，本科及以上学历，至少3年以上大数据项目相关工作经验； 2. 掌握Hadoop、HBase、Kafka、Hive、Flink、Spark、datav等组件中至少2项的工作原理，熟悉Hadoop生态系统； 3. 精通Java，Python中的一种或多种语言，熟练掌握海量数据分析的相关模型、算法，有制造行业大数据分析模型经验者优先； 4. 熟悉数据库开发，精通面向对象设计、设计模式，熟练MySQL、Redis等数据库； 5. 有指标系统和数据可视化系统开发经验优先； 7. 具备开发项目管理经验。

 岗位职责： 1) 设计低延时、高可靠性的无线通信协议（如Mesh网络），支持多车实时指令交互。 2) 优化通信抗干扰能力，确保复杂环境下数据传输稳定性。 3) 配合研发团队调试配套软硬件，降低功耗与成本。  任职条件： 1) 本科及以上，年龄不超40岁； 2) 精通2.4G/5.8G 双频通信自定义协议，熟悉射频链路中的阻抗匹配设计/抗同频干扰机制。 3) 熟悉TDMA时隙分配算法，具备多跳网络容损协议设计经验、多路径冗余传输技术开发经验。 4) 熟悉LoRa/ZigBee/Wi-Fi物理层协议开发，能熟悉使用网络仿真工具（如NS3/OMNeT++等）。 5) 具有ESP32/Nordic nRF系列芯片的Mesh组网开发经验，具备低功耗通信协议栈开发（BLE Mesh功耗优化等）能力及硬件加速通信协议实现（如基于FPGA的MAC层处理）能力。 6) 具备无人机编队通信方向算法经验者优先。  待遇： 1) 月薪：¥25,000 - ¥45,000 （可面议） 2) 年终奖+项目提成； 3) 五险一金、带薪年假(10+天)、节假日福利、丰富团建。

职位描述： - 针对不同类型的IoT设备，设计特定的指纹提取方法，通过分析交互流量提取设备独有的特征指纹，进行工程化（建立设备的认证指纹库），作为各类设备认证、分类的重要依据； - 负责DPI功能模块的设计和开发； - 负责物联网、车联网、工控网等特定流量特征分析等； - 负责DPI安全研发团队的代码review和技术管理。 任职要求： - 5年以上C/C++开发经验，编码能力优秀，动手能力强； - 深入掌握Linux内核或DPDK开发之一； - 对各类通用TCP/IP协议、IoT设备和工控设备的通讯协议有深刻的理解； - 了解正则匹配、加解密算法、数据挖掘、逆向分析等技术，熟悉深度包检测(DPI)等网络安全产品开发经验者优先； - 具有防火墙、IDS/IPS、抗攻击、入侵检测、流量监控系统/上网行为管理系统开发经验者优先。

【校招】大语言模型工程师 职位描述： 1. 参与大规模预训练模型的研发工作，探索超大规模模型的极致系统优化； 2. 研究高效的模型调优策略、高质数据建设方法，包括数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化等； 3. 设计、实现、优化分布式系统和并行计算框架，提升训练和推理效率，支持大模型平台化及创新应用落地； 4. 探索大模型在前沿技术和趋势中的应用，包括生成创作、逻辑推理等，并在金融领域下的更多使用场景中进行深入研究和探索。 职位要求： 1. 硕士及以上学历，人工智能、计算机、自动化、数学相关专业优先； 2. 扎实的机器学习基础，熟悉NLP、RL领域技术，在ACL/EMNLP/NAACL/NeurIPS/ICML/ICLR等顶会发表论文者优先； 3. 熟练掌握Python及Pytorch/Tensorflow/PaddlePaddle等框架，C/C++熟练者优先； 4. 优秀的代码能力和算法功底，ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle等竞赛获奖者优先； 5. 熟悉预训练模型算法原理，有大规模模型（>7B参数）训练调优或分布式系统开发经验； 6. 具备出色的问题分析和解决能力，能独立探索技术解决方案。 加分项： 1. 在大模型领域或RL领域，主导过大影响力的项目或论文者； 2. 有较强的学术背景，在会议上发表过相关论文者； 3. 有丰富的实践经验，能够快速将研究成果应用于实际场景中。