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岗位名称:搜索、推荐算法工程师 岗位职能:算法工程师 工作年限:3-5年 学历要求:硕士及以上 工作职责: 负责如下场景的模型训练以及落地 1、自然语言处理场景;任务举例:文本分类、实体识别、query 分析、分词、情感分析等; 2、搜索、推荐召回场景;任务举例:基于 Query 的召回、基于 item 的召回等; 3、搜索、推荐精排场景; 岗位需求: 1、对数据敏感,具有优秀的逻辑思维能力,善于分析问题,解决问题; 2、精通主流深度学习框架:Tensorflow、PyTorch 等; 3、深刻理解机器学习和深度学习算法原理;对 query 分析、相关性、召回模型、机器学习 排序有深刻的理解和应用经验; 4、深刻理解深度学习算法的训练,可根据不同业务场景对模型本身进行调优,精通训练数 据的构造、训练超参的调整; 5、熟悉主流 NLP 算法及推荐算法,比如:BERT 模型、DSSM、ESMM、CRF、GNN 等; 6、有复现论文模型的相关经验; 7、有深度学习部署框架(Triton、Onnx、TFServing 之一)相关业务应用的落地经验; 8、了解大数据(Spark、Hive)技术; 9、熟悉 Java,有工程落地经验者优先;
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岗位名称:搜索、推荐算法工程师 岗位职能:算法工程师 工作年限:3-5年 学历要求:硕士及以上 工作职责: 负责如下场景的模型训练以及落地 1、自然语言处理场景;任务举例:文本分类、实体识别、query 分析、分词、情感分析等; 2、搜索、推荐召回场景;任务举例:基于 Query 的召回、基于 item 的召回等; 3、搜索、推荐精排场景; 岗位需求: 1、对数据敏感,具有优秀的逻辑思维能力,善于分析问题,解决问题; 2、精通主流深度学习框架:Tensorflow、PyTorch 等; 3、深刻理解机器学习和深度学习算法原理;对 query 分析、相关性、召回模型、机器学习 排序有深刻的理解和应用经验; 4、深刻理解深度学习算法的训练,可根据不同业务场景对模型本身进行调优,精通训练数 据的构造、训练超参的调整; 5、熟悉主流 NLP 算法及推荐算法,比如:BERT 模型、DSSM、ESMM、CRF、GNN 等; 6、有复现论文模型的相关经验; 7、有深度学习部署框架(Triton、Onnx、TFServing 之一)相关业务应用的落地经验; 8、了解大数据(Spark、Hive)技术; 9、熟悉 Java,有工程落地经验者优先;
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职位描述: 1、追踪并改进前沿深度学习感知算法,包括但不限于多模态BEV物体检测分割,在线地图构建等; 2、构建各项任务的数据闭环与预标注系统,提升以数据为核心的算法迭代效率; 3、根据实际业务场景,优化并定制相关算法,部署进入自动驾驶系统。 职位要求: 1、熟悉至少一项无人车感知任务,有处理真实大规模数据经验; 2、熟悉python, c++; 3、动手能力强,可以快速将想法落实。 加分项 1、有计算机视觉或机器学习相关研究经验,有高水平论文发表; 2、参加kaggle或知名会议上举办的相关比赛取得优异成绩; 3、ACM/ICPC、CCPC、NOI、IOI等计算机/信息学竞赛获奖经历。
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职位职责: 1、团队涉及向多个业务方(飞书问答/Aily/豆包/coze)提供RAG相关的底层算法/算子; 2、NLU:多轮问答Query总结,Query拆解,Query意图识别,相关Query推荐; 3、召回排序:相关性向量召回,相关性排序,多因子排序(时效性、权威性、互动性); 4、LLM生成优化:Prompt调优,生成大模型SFT/RLHF; 5、索引构建:Image2Text、多模态Embedding、端侧Embedding技术、知识图谱挖掘与应用; 6、跟踪业界前沿技术的发展,探索深度学习/LLM等前沿技术的应用前景。 职位要求: 1、优秀的编码能力、数据结构和基础算法功底; 2、出色的分析问题、解决问题能力,总是能从纷繁复杂的数据中一眼看出问题本质; 3、熟悉自然语言处理的实体提取、意图识别、事件摘要、语义分析、新词发现、图文数据分类等相关任务,并有深入的实践经验; 4、熟悉深度学习的原理和实现,熟练掌握Tensorflow/Torch/Keras等至少一种深度学框架; 5、参与过推荐系统、搜索、问答等实际项目的开发,有丰富的架构设计、特征工程建设等方面经验,熟练掌握基本的召回和排序算法,并对领域前沿算法有研究; 6、责任心强,积极主动,有良好的沟通能力和团队合作能力。
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工作职责 1.针对医疗领域特定问题,定义任务流程,收集或构建高质量数据集,对LLM进行微调; 2.利用提示工程、模型微调、调用工具插件等方式完成医疗领域特定应用的探索尝试; 3.尝试提升大语言模型在医疗方面的能力,包括但不限于高效训练、人工反馈对齐、多模态、可控文本生成、生成质量评估,以提升LLM性能。 任职要求 1.研究生及以上学历,计算机、电子工程、自动化控制等专业背景,有NLP的研究经验; 2.有扎实的数理基础和良好的逻辑思维能力,有深度学习算法框架使用经验; 3.良好的编程能力,熟悉Python,pytorch,linux下常用指令; 4.熟悉现有的多种大语言模型,例如llama、qwen等; 5.拥有医疗自然语言处理项目经验,或者对人工智能在医疗领域的应用有强烈兴趣; 6.有中文文本处理经验者优先,有计算机、医学、生物信息学等领域论文发表或者大赛获奖经历者优先。
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岗位职责: 1. 开发指标归因分析平台 2、AI大模型在各工具业务的应用场景适配等,负责基于大模型面向应用场景的算法策略组件建设 3、负责LLM、深度学习、机器学习等方向相关问题研究,跟进前沿技术动态 任职要求: 1. 计算机、通信、电子及相关专业,硕士及以上学历,3-5年工作经验 2. 熟练掌握Python语言,熟悉Tensorflow、Pytorch、Spark、Hive等技术栈 3. 具备深厚的NLP基础和前沿跟踪能力,具备大模型落地实战经验优先 4. 掌握NLP基本算法,在自然语言处理相关领域中至少一个方向有一定的实践经验,如语义检索与推荐、信息抽取、对话系统、语义理解、阅读理解、聚类、迁移学习、多模学习、低资源学习等熟悉LLM相关技术, 如transformer, prompt tuning, RLHF, langchain等,对相关技术落地有自己的理解 5. 在机器学习/NLP领域高级学术会议发表过高质量文章者 6. 有银行间债券、银行核心经营指标相关研发经验者优先
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职位职责: 1、负责抖音精选业务推荐算法相关工作,与来自国内外**名校、有丰富业界经验的同学合作,共同搭建行业前沿的推荐系统,为用户提供一流的产品体验; 2、将前沿的机器学习技术应用到抖音多样的业务场景,优化用户体验促进业务发展; 3、研究方向包含且不局限于:深度学习、图神经网络、多任务学习、Learning to rank、模型压缩和加速、多模态技术等,结合业务的实际问题来做好技术的探索和研究; 4、和产品、运营团队紧密合作,通过对产品和用户的深入理解和分析,制定算法策略促进抖音生态的长期繁荣发展。 职位要求: 1、具备优秀的编码能力,扎实的数据结构和算法功底; 2、对机器学习有热情、乐于学习、思考和创新,有自然语言处理、数据挖掘、计算机视觉相关的工作经验; 3、熟悉常见算法,如LR,GBDT,DNN等,具备推导, 实现, 应用能力; 4、熟悉C++和Python语言,熟悉Linux开发环境; 5、优秀的分析问题和解决问题的能力,有良好的沟通表达能力和团队精神。
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1、参与图像、视频内容生成、理解、检索,自然语言理解等方向前沿技术研究 2、根据业务场景,给出相关算法层面解决方案并进行研发 3、完成相关模型搭建/调优/训练等相关工作,积极推动所负责能力的性能优化及工程化落地 4、持续关注相关领域最新进展,并进行前沿算法思想的落地验证 岗位要求: 1.计算机、数学等相关专业,硕士及以上学历,1-3年工作经验 2.数学基础扎实,能独立对现有算法进行定制优化提升 3.熟悉一般扩散模型、多模态模型,在图像生成、视频理解、多模态等方向有较为深入的研究,熟悉TensorFlow, Pytorch等框架 4.熟悉C/C++/python等语言,能熟练使用上述语言之一进行项目开发 5.了解数字图像处理一般方法,并有与深度学习相结合的实践经验; 加分项: 1.拥有扩散模型、多模态模型训练、调优经验者优先; 2.有AIGC方向项目商用落地经验者优先; 3.在国际期刊、会议上发表论文者优先
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职位描述: 1. 自动驾驶多模态(Camera&Radar&Lidar) 感知处理和优化,包括感知信息的预处理,多模态融合,置信度估计等; 2. 研究先进的多模态感知算法,例如点云+图像的多模态前融合感知、learning-based多模态处理等; 3. 与上下游模块沟通,反馈、承接量产问题,打造量产数据闭环。 职位要求: 1. 扎实的C++开发能力,至少熟悉一种数据分析语言; 2. 有多目标跟踪、多模态融合、深度学习等相关经验; 3. 计算机,信号处理,数学,机器学习,机器人,自动驾驶或相关专业优先; 4. 良好的沟通能力,积极的自主学习态度,对工作认真负责; 5. 具备Radar/Lidar感知处理经验者优先。
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风控算法工程师(验证码人机方向) 岗位职责: 1、基于不同的验证码形式和终端设计SDK埋点体系并与前端沟通采集逻辑,验证码形式包括不限于滑块、九宫格、图标点选等,终端覆盖Web、H5、Android、Ios。 2、基于采集到的验证码行为数据和设备数据构建人机识别模型判断是否为机器流量,并完成模型的实时线上部署,应用在登录、注册等各个业务场景用于风险识别。 3、通过和黑灰产的不断对抗,维护并持续迭代各验证码人机模型,探索不同的算法模式,并且将之应用到验证码场景中。 职位要求: 1、3年以上反欺诈&风控、反作弊算法研发经历,计算机相关专业本科及以上学历,算法基础扎实; 2、熟悉黑灰产作弊手法,有成功的黑灰产对抗经验,负责并有效治理过某类反作弊问题,比如批量注册、群控等; 3、熟悉 Python/Scala/Java ,具备优秀的编码能力,至少熟悉一种常见的机器学习/深度学习平台; 4、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、自然语言处理、分布式计算等相关技术,有行为序列挖掘相关经验优先; 5、有钻研精神,对安全风控有热情,主观能动性强,能适应快速变化的业务需求,具备良好的团队合作精神和沟通技巧。
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岗位职责: 1. 承担基于GPT系列或者其他开源大模型的开发和调优工作,包括训练流程搭建、指令微调、P’rompt工程以及面向下游任务的效果优化等; 2. 完成大规模预训练模型在到店业务场景中的应用落地,支持业务目标提升。 3. 紧跟业界大模型进展,探索前沿技术,解决到店业务的实际问题,包括智能问答、图文内容生成等; 4. 与其他团队密切合作,包括数据工程师、前后端工程师、产品经理等,实现高质量的产品和解决方案。 岗位基本要求: 1. 有大语言模型(LLM)预训练经验,熟悉相关技术细节和优化策略,如大规模语料收集、模型调优优化、自弱监督学习、强化学习等 2. 有小样本学习 (Few-shot learning)、提示学习(P‘rompt learning)等相关技术经验; 3. NLP相关领域3年以上经验,具有扎实的算法理论基础,熟练掌握自然语言主要算法模型,如实体识别、知识抽取等。熟悉NLP主流大模型,如ChatGPT/T5/PaLM/LLaMA/GLM等,对模型背后的原理和各自适用场景有深入的理解; 4. 有基于Tensorflow、PyTorch等深度学习框架的实战项目经验; 5. 具备较强的团队协作能力和沟通能力,有较强的学习能力和业务分析及问题解决能力。 具备以下优先: 1. 具有生成式模型训练及开发经验、信仰AIG者优先; 2. 有NLP、多模态研发背景,对QA/机器翻译/图文生成相关领域有深入理解的优先。 3. 对大规模预训练语言模型技术现状和发展趋势有深刻的理解和认知,并对相关技术有极高的热情。 4. 计算机相关专业博士优先, 发表过大模型相关研究AI顶会论文优先; 5. 具备有良好的代码开发能力,有开源项目开发经验优先。
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if (your_passions.includes(‘data’)) { switch(your_stacks) { case ‘Python’: case ‘Scala’: case ‘Natural Language Processing’: console.log(‘Join AfterShip’); break; } } 岗位职责 1、负责海外电商 SaaS 平台的 Product Intelligence 系统设计、开发和优化,赋能推荐、搜索、导购等业务场景; 2、利用 GenAI、深度学习等技术,开发和优化商品分类、属性抽取、销量预测、智能订价等算法,实现对商品信息的全方位理解和分析; 3、与产品、运营等团队紧密合作,理解业务需求,及时掌握和应用最新的业界动态,保持公司在跨境电商 SaaS 领域的技术领先地位。 岗位要求 1、本科及以上学历,三年相关算法工作经验,数学、统计学、计算机、数据挖掘、机器学习等相关专业优先;有英语听说能力,以及海外电商、SaaS 服务工作经验优先; 2、具备较好的数据敏锐度,具有缜密的逻辑思维能力、业务洞察能力、沟通表达能力; 3、具备数据挖掘、机器学习的基础理论和方法,熟悉数据挖掘领域常用算法,如 LR、聚类、W&D/DeepFM/DNN 等常用的深度学习算法; 4、在商品理解、多模态学习、内容理解方面有深入研究以及实践经历,对 GenAI 前沿进展保持关注。 加分项 1、具备开发能力,有使用 Docker、Kubernetes、AWS 或 GCP 云计算经验; 2、有写 Blog 的习惯,活跃技术社区,参与开源项目等; 3、有代码洁癖,对代码精益求精,对技术有极客热情。 为什么加入我们 1、朝阳行业:国际电商 SaaS 服务赛道,国际一线投资机构加持; 2、稳健发展:团队稳健扩张,业务规模及营收每年持续稳健增长; 3、多元文化:团队来自全球 20 多个不同城市,国际化视角、扁平化管理; 4、极客氛围:拥抱开源技术,实践敏捷开发,崇尚通过工具和自动化来解决问题; 5、特色福利:学习基金、 一对一帮带、内部商城、提供 MacBook 及可升降办公桌。
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风控算法工程师(验证码人机方向) 岗位职责: 1、基于不同的验证码形式和终端设计SDK埋点体系并与前端沟通采集逻辑,验证码形式包括不限于滑块、九宫格、图标点选等,终端覆盖Web、H5、Android、Ios。 2、基于采集到的验证码行为数据和设备数据构建人机识别模型判断是否为机器流量,并完成模型的实时线上部署,应用在登录、注册等各个业务场景用于风险识别。 3、通过和黑灰产的不断对抗,维护并持续迭代各验证码人机模型,探索不同的算法模式,并且将之应用到验证码场景中。 职位要求: 1、3年以上反欺诈&风控、反作弊算法研发经历,计算机相关专业本科及以上学历,算法基础扎实; 2、熟悉黑灰产作弊手法,有成功的黑灰产对抗经验,负责并有效治理过某类反作弊问题,比如批量注册、群控等; 3、熟悉 Python/Scala/Java ,具备优秀的编码能力,至少熟悉一种常见的机器学习/深度学习平台; 4、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、自然语言处理、分布式计算等相关技术,有行为序列挖掘相关经验优先; 5、有钻研精神,对安全风控有热情,主观能动性强,能适应快速变化的业务需求,具备良好的团队合作精神和沟通技巧。
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岗位职责: 1、独立完成建模方案设计、模型开发及部署,运用各类算法开发包括营销响应、流失预警等营销模型及反欺诈规则、申请评分、额度模型、行为评分、催收评分等风险模型,并对现有模型进行优化完善; 2、配合商务进行客户需求沟通、方案讲解及咨询支持,对客户提出的业务痛点提供有效的解决方案及量化的决策建议; 3、充分了解客户业务端审批流程及风险表现,结合用户特征,制定或优化贷前、贷中及贷后风控策略;为客户提供用户分层筛选、差异化营销手段等策略建议; 4、根据客户需求,独立带领项目成员进行咨询项目的实施,包括方案设计、项目计划安排、实施过程管理、项目质量把控、报告撰写及交付汇报; 5、其他创新探索工作:深入挖掘用户行为序列数据,设计特征维度框架及指标体系结构,进行特征开发;探索如图算法等创新算法实践及应用,并进行充分工程验证后推广应用在已有业务中。 岗位要求: 1、硕士及以上学历,数学、统计学、计算机等相关专业优先;6年以上银行、持牌消金、头部互金、金融科技公司模型及策略相关工作经验; 2、至少能熟练使用Python/Spark/R其中一种分析及建模工具,数据挖掘及建模经验丰富,能够有效利用LR、XGBoost、LightGBM等机器学习算法以及神经网络等深度学习算法构建特征与模型; 3、对零售信贷市场、信贷产品形态有一定的认知度,对全生命周期风控管理流程有深刻的理解,并掌握各环节的风控要点及风控策略制定逻辑; 4、具备独立思考的能力,逻辑严谨,对数据敏感,善于发现. 探索并解决问题,自我驱动力强; 5、具备较强的抗压能力,踏实、勤奋、细心,愿意并乐于接受新尝试、新挑战,探索创新主动性强。
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岗位职责: 1.研发大规模语言模型(LLM)的预训练、持续训练、SFT、RLHF等技术; 2.研发多模态的大模型(LMM)预训练、SFT、 RLHF等技术; 3.研发基于大模型的ChatBot、检索增强、Code、Longchain等下游应用 岗位要求: 1.具有硕士/博士学位,专业背景包括自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关领域。 2.熟练掌握深度学习框架如Tensorflow、Pytorch等,具备扎实的编程基础和独立的算法实现能力,熟悉langchain并具备相关项目经验者优先考虑。 3.具备大规模语言模型(LLM)的实操经验,有参与大型模型预训练、SFT、RLHF等项目的经验者优先。 4.深入研究和实践自然语言处理、文本生成等领域,并有相关经验。 5.具备良好的逻辑分析能力和数理基础,对算法原理及应用有深入理解。有较强的自学能力和解决问题的能力,对前沿创新技术有热衷钻研的态度。