DataHub 关键词情报 · 数据更新至 2026-07-22
AI算法工程师招聘
算法工程师仍是 AI 行业最核心的招聘方向之一，岗位通常关注模型训练、特征工程、数据处理、性能优化和线上效果。本专题聚合算法相关机会，帮助候选人快速查看公司、地点、薪资和岗位职责。
活跃公司
- 阶跃星辰212 · 21.6%
- 面壁智能180 · 18.3%
- 智谱AI107 · 10.9%
- 美团58 · 5.9%
- 小米55 · 5.6%
- 百度54 · 5.5%
- 阿里巴巴48 · 4.9%
- MiniMax42 · 4.3%
- 摩尔线程37 · 3.8%
- 昆仑万维36 · 3.7%
热门地点
- 北京737 · 75.0%
- 上海72 · 7.3%
- 深圳66 · 6.7%
- 美国31 · 3.2%
- 成都29 · 3.0%
- 远程12 · 1.2%
- 杭州9 · 0.9%
- 西安9 · 0.9%
- 武汉7 · 0.7%
- 南京4 · 0.4%
岗位方向
- 算法与研究931 · 94.7%
- 工程与基础设施52 · 5.3%
OPEN ROLES
代表岗位
大模型算法实习生-办公Agent方向
参与办公Agent方向的大模型能力探索、研发与落地，围绕文档、表格、PPT、信息检索等办公场景开展算法研究与应用实践；参与办公Agent的评测体系建设，包括任务定义、评测集构建、指标设计、效果分析与迭代优化
机器学习工程师，平台
端到端拥有平台的大面积区域，推动组件从设计到生产部署；研究知识表示系统，包括本体和知识图谱，支持对企业数据的结构化推理；设计和实现RAG流水线，包括分块、嵌入、索引、检索和重排序；构建和维护检索与ML组件与多样化企业数据源、向量数据库、API和服务之间的集成
机器学习工程师，大语言模型评估与可观测性
设计和策划评估数据集，包括采样策略、查询多样性和黄金数据集，以提供对真实助手行为的可靠、代表性覆盖；构建和维护大规模评估管道，在数千个真实用户查询上衡量助手质量；构建基于LLM的评判模型，评估正确性、完整性和响应质量等指标，并与人类判断对齐
高级机器学习工程师，语音AI
端到端负责语音推理路线图——定义并执行优化STT、TTS和语音到语音模型的技术策略；推动一流的推理性能——架构并实现针对语音工作负载的领先TTFB、吞吐量和GPU利用率的系统；领导语音模型的大规模生产化——为无服务器和专用端点设计服务架构，包括批处理策略、流式推理管道和针对实时音频的内存管理
灵巧操作算法工程师
负责灵巧操作算法的设计与优化，提升机器人在复杂场景下的操作能力；研发灵巧操作的基础模型，推进机器人在泛化真实场景中的应用；与软硬件团队紧密协作，推动算法在真实机器人平台上的落地与迭代；跟踪国内外前沿技术动态，探索新型算法模型在灵巧操作中的应用
高级NLP算法工程师
负责NLP相关任务的算法建模与优化，包括文本分类、情感分析、实体识别、语义理解、视频内容理解等模块，确保从海量文本数据中快速准确提取有价值信息，为预警、趋势分析等应用提供技术支撑；深入研究社媒数据特点，探索适合的NLP模型架构与算法策略，针对网络用语、多领域话题交织等复杂性改进模型，提高泛化能力以…
开源机器学习工程师 - 美国远程
改进开源机器学习生态系统，主要工作涉及Transformers、Datasets、PyTorch和vLLM等现有开源库；与广泛的社区用户和贡献者互动，通过GitHub、论坛和Slack与研究人员、机器学习从业者和数据科学家合作
强化学习算法工程师
参与强化学习框架在国产芯片的适配开发及优化；参与强化学习及其框架开源社区的推动和发展；参与基于国产芯片的强化学习相关项目的落地和交付；跟踪前沿论文与开源方案，推动新方法在业务场景落地；扎实的机器学习/深度学习基础，理解策略梯度、Actor-Critic、价值函数等核心概念
AI算法工程师
负责垂类语言模型的研发及LLM底座的精调迭代；负责开放域角色对话系统的开发、优化与维护；负责基于深度学习的内容推荐系统迭代与优化；负责基于扩散模型的图片、视频生成系统的迭代与优化；计算机或相关专业硕士及以上学历，具有扎实的计算机功底
机器学习工程师，分布式数据系统 - 机器人方向
设计、构建和维护分布式计算、数据编排、分布式存储、流式基础设施及机器学习基础设施等数据系统，确保可扩展性、可靠性和安全性；确保数据平台在数量级增长时仍保持可靠和高效；与研究人员合作，深入理解需求并将其转化为生产就绪的系统
大宗商品AI算法专家
构建覆盖全球宏观指标、行业基本面及替代品价格的多因子时序预测模型；探索Transformer、Mamba等前沿架构在商品价格预测中的应用，持续迭代模型精度；利用大语言模型自动提取研报、新闻、政策文本中的关键供需信号，实现非结构化信息的定量化
具身智能算法工程师
负责VLA/VA模型训练，探索具身数据大规模预训练方法；优化Action数据动作表示和监督方法，探索具身模型scaling law，在真机任务上形成可量化的成功率收益；负责动作表示与生成策略，并在真机任务上形成可量化收益
机器学习工程师（推理与优化方向）
领导并实施先进的推理加速技术，包括注意力优化和量化，以实现高效的模型服务；设计并优化GPU策略，涵盖张量并行、序列并行和流水线并行，以最大化效率和可扩展性；使用CUDA和NCCL开发并优化高性能计算内核和分布式工作负载
音频算法实习生
负责语音和音频领域的算法研究，包括但不限于音频降噪/分离、说话人声纹识别、语种识别、声学事件检测、音频分类等方向；负责语音和音频内容的理解与分析和应用场景落地；跟踪语音和音频算法前沿新技术
大语言模型预训练数据算法工程师
负责大语言模型预训练数据算法的设计与实现，包括数据选择、质量建模、去重、过滤、数据配比、合成数据与课程学习等方向；将数据算法落地到大规模数据处理流程中，基于Ray、Spark等分布式框架处理海量训练数据
大模型算法实习生
参与大模型的研究和应用，包括但不限于LLM、SFT、Agent/MultiAgent、Tool Learning、RAG、RLHF等技术探索，研究前沿模型训练和优化方法，开发国际顶尖级大模型
具身智能算法工程师
基于具身基座模型，构建并优化“快思考（反应式控制）+ 慢思考（逻辑规划）”的双系统架构以及记忆系统（例如Pi0.6 Memory），具备双系统开发和部署经验；了解AI尤其是最新具身智能领域的相关技术（如VLA、World Model），具有较强的工程能力，能够快速复现工作，微调和部署VLA、Wor…
后训练算法实习生
参与下一代Baichuan-M模型的后训练算法研发与优化；从数据、训练、评测等环节深入研究，提升模型性能；快速将前沿论文转化为可运行的demo，验证算法有效性；与团队协作，共同推进大模型训练项目进展
大模型算法工程Co-Design专家
深入理解大模型算法（架构、训练/推理技术），评估其工程可行性、性能瓶颈与成本；主导设计下一代训练/推理框架或核心组件，确保原生支持高效算法实现（如高效Attention、通信优化）；系统性解决训练/推理工作负载的性能瓶颈（计算、通信、存储）
大模型后训练算法工程师
持续迭代与优化强化学习算法，在预训练模型与数据既定的条件下，最大限度地释放模型潜力；跨部门团队紧密协作，构建高质量、高多样性的后训练数据集；设计并落地自动化数据清洗、评测及合成管线，系统性提升模型在写作、问答、Agent等核心场景的表现
语音合成算法工程师
参与新一代语音合成系统的研究与开发，包括但不限于大语言模型（LLM）语音合成、零样本/少样本语音克隆、情感与风格可控合成等；探索前沿语音合成架构（如Qwen3-TTS、CosyVoice、VALL-E等），优化合成质量、自然度及推理效率
大模型算法应用工程师
负责客户AI模型在寒武纪人工智能芯片（MLU）上的端到端性能优化和精度调优，及时总结可泛化的实践，开发性能/精度分析工具；负责寒武纪model zoo的开发和维护，在寒武纪人工智能芯片上进行SOTA算法复现，并进行性能优化分析和精度调优，形成领域参考解决方案
NLP算法实习生
深度参与面向公司产品的人工智能算法研发，包括但不限于语义理解、自动摘要和可控文本生成；调研相关前沿技术，根据需求复现和优化相关算法，推动前沿技术的实际落地；参与公司中文大规模预训练模型的训练、微调、推理和部署
技术人员、机器学习工程师
开展计算机视觉领域的创新研究项目，专注于图像和视频的生成模型；与世界一流的工程团队合作，在浏览器上推动内容创作的边界；与产品组织紧密合作，将尖端机器学习模型投入生产；5年以上机器学习、计算机视觉和/或图形领域的相关工程或研究经验
搜索机器学习工程师实习生
在资深工程师的指导下，参与改进搜索质量的实验，包括更好的模型、数据使用和评估工具；设计和实现搜索平台和模型堆栈的组件，包括检索、排名和分类模型；训练评估模型（包括基于LLM的方法）用于检索、排名和分类任务
语音算法研究员
负责语音合成、语音识别、端到端语音交互大模型算法的基础研究和应用落地；参与语音合成与识别技术在业务场景落地，解决落地过程中的前沿问题，持续优化语音合成与识别核心技术效果；深入调研和关注音频/NLP/多模态/全模态等方向的前沿技术，持续探索语音技术的新能力和新应用
机器学习工程师
设计和实施针对虚拟协作用例（生产力、组织导航、垂直领域）的强化学习流程；构建和扩展我们的数据创建平台，以生成由领域专家和众包工作者完成的高质量、开放式任务；整合真实组织数据以创建真实的训练环境
多模态机器学习工程师
创建并推动实现超人类多模态能力的工程议程，包括多模态理解和生成，涵盖图像、视频和音频等不同模态；在预训练规模上改进数据质量，开发数据过滤/生成技术，并进行数据研究；创建评估框架和内部基准
预训练数据机器学习工程师
进行数据消融实验以评估数据质量，并通过数据混合实验提升模型性能；开发稳健的数据建模技术，确保数据集的结构和格式达到最佳训练效率；研究和实施创新的数据整理方法，利用公司基础设施推动自然语言处理领域的进步
机器学习工程师
负责客户产品上线，提供部署和集成指导，确保从底层GPU堆栈到基础设施、后端和前端接口的最佳生产设置；部署从消费产品到工业用例的最先进人工智能应用，与客户共同推动关键的技术转型；与研究人员、其他人工智能工程师和产品工程师合作，处理涉及部署、扩展以及为推理和微调等任务贡献开源代码库的最复杂客户项目
软件/机器学习工程师
与产品、数据科学和数据平台跨职能合作，识别、设计并实施机器学习模型及基础设施；优化模型、数据管道、模型训练和服务基础设施；实现ML后端系统，支持推荐、排序和搜索等发现功能；支持新产品中AI生成内容格式的开发
多模态大模型算法优化工程师
主动跟踪学术界与工业界在图像视频生成式模型、多模态理解模型、语音模型及多模态统一建模等方向的创新算法研究；攻克Diffusion模型加速、多模态理解模型、语音模型（ASR、TTS、Omini等）及多模态理解生成统一建模加速等技术方向
3D感知与生成算法实习生
参与3D感知与生成算法的研发和优化工作，主要针对多视角相机重建、单目相机下三维重建、3DGS重建等工作；与团队合作，完成相关项目的实验和数据分析；协助上级安排的其他相关工作；具备良好的沟通能力和团队合作精神
SCG-图形算法工程师
负责城市模拟器相关模块的研发和系统平台构建，包括研发高性能城市场景仿真引擎、行人行为仿真和城市交通车辆等视觉仿真系统；负责系统里相关前沿仿真算法的实现和对接；负责城市模拟器中场景过程生成、角色过程动画等技术研发实现
数据挖掘/算法工程师
研发基于VLM/多模态大模型的数据挖掘算法，精准识别自动驾驶长尾场景（如极端天气、复杂交通参与行为、罕见障碍物等）；构建高效的自动化数据挖掘Pipeline，提升数据标签质量并降低标注成本
高级机器学习工程师，智能体监督
构建或贡献生产环境中智能体行为的可观测性工具，提供信号和仪器以深入了解智能体行为，而不仅仅是成功或失败的判断；设计智能体应用的评估方法和指标，并与平台协作实现自动化、规模化运行，覆盖不同客户用例，而非一次性分析
机器学习工程师，大语言模型评估与可观测性
设计和策划评估数据集，包括采样策略、查询多样性和黄金数据集，以提供可靠且具有代表性的真实助手行为覆盖；构建和维护大规模评估管道，用于衡量数千个真实用户查询的助手质量；构建LLM驱动的评判器，用于评分正确性、完整性和响应质量等指标，并使其与人类判断对齐
高级机器学习工程师，语音AI
优化语音模型（STT、TTS、语音到语音）的推理性能，针对我们精选的模型集，实现最佳的首次字节时间、吞吐量和GPU利用率；在无服务器和专用端点上将语音模型投入生产，包括针对音频工作负载的批处理策略、流式推理和内存管理
三维重建算法工程师
负责基于遥感影像、倾斜摄影、激光点云等众源数据的三维重建算法研发，持续提升建图效率和质量，构建低空数字底座；调研前沿算法和技术，参与建设数据驱动的低空地图大模型，拓宽算法能力边界；优化无人机地图服务质量，推动算法在无人机配送业务中的落地
感知算法工程师（无人机方向）
面向业务发展路线，推动传感器布局、算力平台与算法架构的整体设计，推动感知技术栈从分段式模块向统一表征/端到端架构演进，提升复杂长尾场景下的泛化能力；应用先进的模型压缩、量化及算子优化技术，实现SOTA模型在边缘端的高帧率运行
算法工程师
使用各类数据挖掘技术及机器学习算法以及大模型等前沿技术，基于海量多模态行为数据，构建完整的用户画像与兴趣建模体系，精准刻画用户行为；结合对业务理解，深入挖掘数据价值，将业务问题转化为可建模的算法问题并推动在业务场景下应用，拿到业务结果
感知算法工程师
负责无人机/机器人感知模型的研发、训练与优化，聚焦多传感器融合、目标检测与跟踪、场景理解等方向，探索多模态大模型及端到端感知算法；负责训练数据体系建设，包括数据采集、清洗标注、样本构建、难例挖掘及仿真数据生成，持续优化数据质量与模型效果
算法工程师（骑行方向）
负责骑行业务相关的预测算法设计、研发和迭代优化，包括但不限于供需预测、ETA预测、时空挖掘等；参与智能调度算法体系搭建，抽象并定义算法问题、进行算法技术选型、模型搭建、落地推广应用，实现业务效果优化
自动驾驶决策规划算法工程师
构建闭环训练算法，包括但不限于自回归、Flow Matching等算法，利用模仿学习与强化学习优化策略，提升模型的交互能力；构建数据闭环算法管线，包含Corner Case生成、伪标签生成、对抗样本生成等方法，提升模型在长尾问题上的表现
自动驾驶决策规划算法工程师
构建闭环训练算法，包括但不限于自回归、Flow Matching等算法，利用模仿学习与强化学习优化策略，提升模型的交互能力；构建数据闭环算法管线，涵盖Corner Case生成、伪标签生成、对抗样本生成等方法，提升模型在长尾问题上的表现
自动驾驶交互算法工程师
提升自动驾驶行为模型的交互能力；构建面向交互博弈的闭环训练算法；设计更高效的数据利用方案；交付安全和高效平衡的交互模型；提升车辆在复杂场景下的自主决策能力；具备自动驾驶或相关领域算法开发经验
高级风控算法工程师（大模型方向）
主导基于大模型的风控算法管线建设，包括数据准备、模型选型与微调（Fine-tuning）、强化学习策略优化（RL）、知识蒸馏（Distillation）及线上部署，推动AI从研究到生产的全流程落地
高级算法工程师（商业智能Agent方向）
主导BA Agent核心能力构建，定义并主导自助取数、多维分析、归因洞察、智能可视化等关键模块的技术路径；驱动多智能体协作、强化学习、代码生成等前沿技术探索和应用，构建技术壁垒；设计并执行严谨的算法实验，量化超越现有解决方案，持续刷新商业分析领域的技术边界
大模型算法工程师（客服场景）
负责客服场景大模型微调（SFT）及强化学习（RLHF/RLAIF/DPO），持续提升模型在复杂业务逻辑下的推理能力与回复质量；深度优化RAG链路，包括Embedding模型精调、多路召回融合、重排序及长文本处理，将海量非结构化知识库转化为精准的业务生产力
自动化研究智能体算法工程师
自动化研究智能体能力建设：提升模型在复杂任务分解、长程推理、研究规划、工具使用、代码生成与执行、证据链整合、结果归因和研究报告生成中的闭环能力，面向真实模型研发任务验证效果；长程上下文、记忆与状态管理：设计上下文缩放/压缩、记忆选择、任务状态追踪等机制，解决长周期任务中的一致性衰减、状态丢失和中断…
算法工程师（食杂零售搜推方向）
负责食杂零售搜推算法策略迭代，优化用户搜推体验，提升点击率、转化率等核心指标；应用先进技术手段，优化意图理解、召回、搜索相关性、排序、流量调控等算法模块效果，显著提升用户体验和转化效率
多模态大模型算法工程师
负责多模态理解和视频流大模型的后训练，包括数据生产、跨模态预训练、指令微调与强化学习，结合高效训练框架，提升模型对视频流内容的理解与交互能力；建设数据工程，包括数据采集、清洗、标注、存储与管理，确保数据质量、多样性与合规性，设计高效的数据清洗、标注、增强及评估流水线，为大模型训练提供坚实的数据基础
语音算法工程师
负责语音识别与声纹技术的研发；优化在线语音识别服务，提升在客服、出行、美团App等业务中的识别准确率；探索语音大模型、多模态等前沿技术；具备语音识别或声纹技术相关研发经验；熟悉在线语音识别系统的优化方法
大模型推理引擎算法工程师
负责大模型推理引擎的研发和优化，包括推理系统优化、模型量化压缩和模型部署；负责开发和维护基于大规模数据的推理引擎；参与解决推理过程中的技术难题，提升推理算法的性能和效果；开展相关领域的技术研究，提出创新性的解决方案
高级算法工程师（金融知识图谱方向）
结合AI技术，推动金融知识图谱在风控、营销等业务场景的落地与创新；借助大型语言模型（LLM）、图神经网络（GNN）、图挖掘等技术，实现数据资产的智能挖掘、动态更新和高维关系建模；提升金融业务的风险防控和营销增长能力
大模型安全算法工程师
负责大模型风险防控技术体系的设计与落地，包括内容安全、合规检测、对抗攻击防御等方向；构建并优化大模型风险识别与拦截系统，提升对有害信息、偏见输出、隐私泄露等风险的识别准确率与响应速度
高级算法工程师（金融营销大模型方向）
负责金融营销垂直领域基座模型的深度定制，推动大模型技术从0到1落地应用及持续迭代；从用户全生命周期（感知、获客、激活、转化、留存、召回）出发，深度参与构建高度智能的业务增长算法体系；在智能理赔、智能客服等高人力消耗领域，构建各类智能Agent，降低人工成本并提升用户体验
具身智能算法工程师
深入理解美团无人机业务场景，探究以类人形具身算法数据采集与算法预训练/后训练的最优配合范式，设计高效的数据闭环方案，以提升具身智能模型在真实物理世界中的泛化能力；针对非结构化环境下的感知与决策难题，研发创新性的具身智能算法，并探索其在无人机/机器人系统中的实际部署边界与应用价值
AI算法工程师（金融对话方向）
借助AI推动电销、智能催收、客服等金融对话场景的自动化落地；负责从Prompt设计、数据构建、模型算法优化到线上部署的全链路工程实现；与产品、业务团队协作，将需求转化为AI技术方案，推动AI从0到1在金融风控决策中落地
多模态RAG与Agent强化学习算法专家
设计面向文本、图像、表格、视频的统一检索增强生成框架，攻克跨模态知识索引与融合的核心挑战，确保企业知识库中每种信息形态都能被精准理解和召回；探索基于强化学习的工具调用与任务规划能力，实现多轮多步骤复杂办公任务的自主执行，构建具备长期记忆与自我进化能力的下一代办公Agent
具身智能VLA算法研究员
研究并构建融合世界建模和动作生成的VLA模型；结合机器人数据、视频数据、视觉语言数据等，构建可扩展的数据引擎和训练pipeline；开展大规模的VLA训练，建立真实可靠的评测系统，持续迭代模型能力提升
强化学习算法研究员（自动驾驶方向）
负责强化学习框架在自动驾驶场景中的前沿算法研究；参与大模型基座范式下（VLA+World Model）的强化学习框架搭建；负责将大模型（AD Agent）作为基础代理，利用RL技术优化其在复杂自动驾驶场景中的感知、推理和长期决策能力
多模态感知算法工程师
参与多模态感知模型的训练与微调，并将其应用于实际屏幕行为和用户交互场景；探索主动响应的感知技术，通过分析用户屏幕使用轨迹和行为数据，实现对用户意图的实时推断；融合视觉、屏幕和系统事件等多模态数据，研究具备自主环境感知和交互响应能力的感知大模型
VLA多模态大模型算法研究员（自动驾驶方向）
负责VLA（视觉-语言-行动）多模态大模型在自动驾驶场景中的前沿算法研究；涵盖场景理解、语义引导决策、时空建模等核心能力的研究与开发；参与VLA基座模型的模型开发、数据闭环和创新型技术验证
AI算法工程师
应用包括大模型、Agent、多模态等在内的AI技术，推进企业运营的数据化和智能化；开发及优化智能营销、智能客服等在销售、交付、服务等过程中的智能应用；与业务一起探索和发现AI技术的前沿应用落地场景，针对性进行数据建设、模型训练、模型评估等，优化模型效果，实现效能提升
端侧大模型算法专家
面向Agentic OS，参与端侧大模型架构设计与训练、训推一体的端侧大模型新架构探索落地与跨场景执行能力的系统级Agent算法体系建设；目标为通过算法与硬件的协同设计，在极小的功耗和内存预算下，实现极致的模型性能
智能体算法研究员
面向Agentic OS，参与长期记忆、主动决策与跨场景执行能力的系统级智能体算法体系建设（可仅参与记忆/决策/执行之一）；构建端侧长期记忆与知识增强体系，包括设计长期记忆架构、研究用户数据驱动的持续学习与个性化能力提升机制
大模型/智能体安全算法工程师
参与集团大模型/智能体安全的算法设计、研发工作；保障集团AI平台、AI应用安全性，同时联合商业团队进行大规模商业化；紧跟LLM/智能体最新技术，基于LLM微调、强化学习、智能体等最新技术提升大模型/智能体安全
大模型算法工程师
负责大模型的设计、训练以及优化工作，特别是在面向业务和落地应用方向；探索和开发大模型在多模态交互中的前沿应用；负责数据挖掘、数据增强等算法工具的研发，并针对大模型进行专项优化；参与自然语言处理技术的平台化开发，推动大模型技术在文本领域的创新应用
大模型算法工程师（语音交互方向）
负责大规模语言模型的设计、训练和优化，特别是在自然语言处理和语音识别交互中的应用；探索和开发大模型在语音识别、语音合成和多模态交互中的前沿应用；参与自然语言处理技术的平台化开发，推动大模型技术在语音语义交互领域的创新应用
大模型算法工程师
负责代码大模型训练、对齐相关工作，包括数据迭代、模型训练、模型评估，并在此基础上搭建代码智能体，对标业界SOTA；结合实际场景，提供全面的技术解决方案，参与PE、推理优化、数据飞轮建设，提升大模型在应用场景的效果
大模型算法工程师
负责代码大模型训练、对齐相关工作，包括数据迭代、模型训练、模型评估，并搭建代码智能体，对标业界SOTA；结合实际场景提供全面的技术解决方案，参与PE、推理优化、数据飞轮建设，提升大模型在应用场景的效果
自然语言处理算法工程师
负责NLP相关算法模型的研发、优化与迭代，包括但不限于文本分类、情感分析、实体识别、语义理解等任务；参与自然语言处理相关项目的需求分析、方案设计和技术实现，确保项目按时高质量交付；跟踪NLP前沿技术，探索预训练语言模型（LLM等）在业务场景中的应用与优化
自然语言处理工程师
面向真实业务对自然语言处理或机器学习的需求，解决大模型技术落地中的关键问题；结合业界领先的技术特点，参与研发业务可用的高效、低成本的技术产品，实现前沿技术的创新落地；沉淀业务支持的策略、工具和产品，支撑广泛业务应用
信贷风控算法工程师
通过与合作方合作，利用数据挖掘、机器学习、深度学习等方法构建面向企业端的信用贷款风控模型；基于海量互联网行为数据，结合机器学习与深度学习技术，挖掘金融风控相关特征以提升模型效果；负责信贷风控模型和特征的工程化应用，包括模型推理与监控、特征加工与更新及监控等
高精地图算法工程师
负责高精地图自动化算法的研发与优化，支持自动化标注、众源更新业务；负责高精地图自动化算法各模块的深度学习模型研发，结合实际业务需求对相关模型进行改进；负责高精地图自动化算法相关模块的部署与维护，保障生产环境的稳定性
深度学习算法工程师（J93518）
负责设计和开发图像、NLP、语音等算法，涵盖前沿算法的研究、系统架构设计及对话策略优化；参与项目的工程落地，包括模型训练、推理流程搭建、系统集成与测试，确保项目按时高质量交付；撰写技术文档，维护项目代码，推动产品迭代升级，并对线上服务进行持续优化，确保服务稳定性
图像算法工程师（人像美化/AIGC方向）
负责高分辨率人像美化算法研究与设计，提升人像美感；负责模型加速相关的算法研究和落地，保障端到端的交付体验；承担计算机视觉、图像处理、AIGC等方向的算法应用研发与部署落地；紧跟学术界最新进展，创新性解决AI修图、AIGC等AI原生场景视觉算法问题
大模型算法工程师
负责大模型的后训练、强化学习等关键技术的实现与优化，提升模型在复杂任务中的性能与稳定性；深入挖掘行业的多源异构数据，构建高质量训练语料库与知识增强机制，提升模型在各场景下的可控性与泛化能力
AI/深度学习工程师
参与大模型背景下的分布式编程技术开发与优化；应用深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow/JAX）进行模型训练与部署；研究和实现Transformer架构在多模态领域的应用
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