说不清条件？直接问一句 →（例：合肥的BMS要几年经验）
要求 机器学习 共 3671 条 · 其中近一周 132 条 已筛选： 清除
1、跟踪大模型应用、训练优化、强化学习等前沿进展，追求极致，将相应技术应用到多模态内容理解和生成等小红书实际的业务场景； 2、跟踪大模型多模态算法的前沿进展，负责多模态搜索、精排、对话、工具调用、文生图、强化学习等相关算法优化。
机器学习 深度学习 NLP 算法与AI 通信 / 计算机 / IT
1、负责智能体的设计、开发及优化，参与业务中台AI产品的设计、开发和落地，例如智能推荐、智能风控等，推动AI技术在制造业业务场景中的落地。 2、负责设计和优化提示词工程，并根据行业与场景需要，对大模型进行微调，提升大模型在特定任务上的表现，提高研发效率和输出准确率。负责基于机器学习、深度学习的模型设计、训练与部署。 3、负责跟踪大模型领域最新技术动态，与团队紧密合作，研究并攻克模型优化、算法改进、数据安全等技术难题，探索AI技术应用的新方向。持续优化产品智能化能力和用户体验。 4、参与AI技术架构的规划和设计，编写相关技术文档，推广和普及AI技术，并指导初级工程师进行开发工作。
1. 参与客户需求分析、样本确认和技术可行性评估； 2. 负责图像处理、目标检测、缺陷识别、尺寸测量、定位、OCR等算法开发； 3. 完成算法验证、软件调试、现场部署和问题整改； 4. 配合相机、镜头、光源基础选型和参数调试； 5. 编写和维护项目代码、测试记录、技术文档和交付资料； 6. 根据项目需要短期出差开展现场调研、技术评估、部署和调试； 7. 参与项目验收、售后支持和经验复盘
C++ 机器学习 Jenkins 后端与架构 通信 / 计算机 / IT
岗位职责： 1.基于公司自研平台，负责产品核心模块的技术架构设计与落地开发。 2.主导二维 DWG/PDF 图纸识别相关应用的研发工作。 3.承担 Windows 平台下三维图形软件的设计与开发任务。 4.开展开发过程中的技术难点预研，突破关键技术瓶颈。 5.参与制定代码规范与产品架构方案，执行代码审查并输出优化建议。 任职资格： 1.全日制本科及以上学历，3年及以上 C++ 语言开发经验，具备丰富的 Windows 桌面端软件开发实战经历。 2.具备扎实的算法开发能力，熟悉常用机器学习算法，掌握寻优算法、回归等常用方法，具备扎实的数学(线性代数、概率论等)与统计学基础。…
【课题介绍】 本课题聚焦千万级超长上下文通用大模型建模核心难题，针对当前线性注意力、稀疏注意力两大主流技术阵营的固有缺陷，围绕线性运算复杂度保障、时序位置敏感性与超长外推能力、次线性KV缓存优化三大核心主线，开展融合式注意力建模创新研究，构建高精度、低开销、强泛化的千万级长序列建模体系。 当前线性注意力路线可实现严格线性算力复杂度、彻底规避传统Transformer平方复杂度瓶颈，但存在时序位置建模精度不足、超长序列位置外推偏移、局部语义捕捉能力弱的问题；稀疏注意力路线通过自适应稀疏采样大幅降低计算开销，保留精准时序建模能力，但存在采样复杂度不稳定、极长序列缓存冗余、外推泛化上限低的缺陷。…
一、岗位职责描述： 1. 算法研究：负责电力储能系统算法研究与设计（电池系统、水冷/消防系统等），提升储能系统运行经济与可靠性。负责“源-网-荷-储”协同调控算法（如多时间尺度优化调度、分布式资源聚合控制、需求响应策略）的研究与开发，支撑新型电力系统高效运行； 2. 算法开发与验证：完成算法的代码实现、仿真验证及硬件在环测试，确保算法精度、实时性与鲁棒性。基于实际运行数据持续迭代优化算法。 3. AI大模型融合应用研究：探索AI大模型在储能状态估计、运营效益和寿命提升、源网荷储调控中的创新应用。 二、岗位要求： 1. 博士学历；…
【岗位职责】 负责下一代 Feed-Forward 3D/4D Reconstruction Foundation Model 与 Gaussian Splatting 研发，从多相机长序列视频中恢复真实世界的三维几何、动态信息与可渲染场景，构建自动驾驶 4D GT 与 Digital World。 • 研发自动驾驶多相机、多时序 3D/4D 重建大模型； • 构建静态场景与动态交通参与者的统一几何和时空表征； • 研究 Feed-Forward Gaussian / Dynamic Gaussian，实现高效、高保真的数字场景重建；…
C++ Java Python 算法与AI AI / 大模型
工作职责 面向企业级机器学习和生成式人工智能应用，负责推理框架研发、性能优化及国产信创硬件适配优化，具体包括但不限于： - 负责大模型推理框架的开发与优化，提升推理性能、资源利用率和系统稳定性； - 面向国产信创卡、GPU 及其他异构硬件平台，开展推理框架适配、移植和优化工作； - 结合业务场景，进行软硬件协同优化，降低推理成本，提升部署和交付效率； - 参与生成式人工智能相关基础组件和解决方案的研发与落地。 岗位要求 - 熟练掌握至少一种编程语言，如 C++ / Java / Python，并有较大规模项目开发经验；…
1、跟踪大模型应用、训练优化、强化学习等前沿进展，追求极致，将相应技术应用到多模态内容理解和生成等小红书实际的业务场景； 2、跟踪大模型多模态算法的前沿进展，负责多模态搜索、精排、对话、工具调用、文生图、强化学习等相关算法优化。
计算机视觉 需求分析 C++ 算法与AI 机器人 / 智能装备
1、针对典型的传感器和机器人应用，研发传感器数据的前处理算法（如滤波、时空补偿等），以及传感器的内外参标定算法， 2、针对工业机器人（如焊接机器人、搬运机器人、装配机器人等）和复合机器人（融合移动、操作等多种功能的机器人）的应用场景，负责视觉、力觉、触觉、声音等多类型传感器的感知算法开发工作。根据不同机器人的作业需求（如精准定位、工件识别、力控装配、表面质量检测、环境声音识别等），设计并实现相应的感知算法，为机器人的自主操作、智能决策和精准执行提供核心算法支持，确保机器人在复杂工业环境中能稳定、高效地完成各项任务， 3、深入研究并开发多传感器数据融合算法，将视觉传感器（如工业相机、3D 视觉…
团队负责根据道路、周围环境、其他车辆行人等实时交通情况，决定和控制自动驾驶车辆如何行驶，是自动驾驶中最核心的团队之一。 团队的软件或算法工程师负责以下工作中的一项或几项： 1. 高性能、高可靠性的Planning架构设计与系统开发； 2. 高精度、高性能的计算几何与数值计算算法开发与优化； 3. 在驾驶决策等方面通过机器学习或其他算法提升自动驾驶车辆的能力； 4. 路测大数据分析处理架构设计与系统开发； 5. 仿真平台开发，基于海量路测数据，使仿真平台更符合真实路测场景； 6. 内部工具开发，提高研发效率。
【岗位描述】 · 熟悉大语言模型的优化迭代方法，包括有模型架构调优、蒸馏、量化相关，端侧模型训练、部署的经验； · 了解 Alignment 领域的常用方法，包括但不限于OPD、 SFT、PPO、GRPO、actor-critic机制等； · 具备卓越的实验分析与问题解决能力，有创新思维，能够良好沟通、与团队成员高效协作。 【加分项】 · 有深度学习，机器学习基础知识，熟悉有监督/自监督等基本训练范式； · 大语言模型方面开源项目经验者优先，或通过机器学习算法解决过复杂问题。特别欢迎跨界研究者； · 学术成果： ICML、ICLR、NeurIPS、ACL、CVPR 等顶级学术会议发表过有影响…
岗位职责: 1、负责计算机辅助/AI驱动的抗体设计与优化，开展计算模拟和数据分析 ； 2、协同实验团队完成抗体改造方案的验证与迭代 ； 3、跟进前沿技术，持续提升算法在抗体工程中的应用效果。
机器学习 深度学习 Python 算法与AI 机器人 / 智能装备
1、面向城市轨道交通智能化、自主化和安全高效运行需求，开展大模型、多模态学习、世界模型及具身智能等前沿技术与行业应用研究，重点探索智能感知、认知、决策、规划与控制等关键方向； 2、承担或核心参与国家级、省部级、公司级重大科研项目，突破模型训练与推理、具身感知与交互、强化学习及机器人自主决策等核心技术，完成核心算法和系统验证攻关； 3、推动科研成果产出与转化，形成高水平论文、发明专利及自主知识产权，并协同相关团队推进技术在实际业务和产业场景中的落地应用。
大陆集团 城市未标注
职位介绍 感知算法 感知机 检测算法 信息检索 自动驾驶 模式识别 算法研究 立体视觉 GA算法 深度学习 岗位职责： 1. 负责ADAS、Parking、城区/高速NOA场景下的感知算法研发和工程落地，包括视觉/Lidar融合模型、Occupancy Network 网络、动/静态目标多任务模型等； 2. 探索使用端到端、时序等高效学习算法检测周围环境信息和交通参与者信息，探索云端算法性能上限，同时结合端侧算力算子实现量产落地； 3. 掌握数据挖掘、标注、训练、部署及badcase回归等闭环链路，并伴随业务开展持续优化；掌握通过数据闭环持续迭代模型的能力。…
1.负责下一代大模型基础架构研究，围绕 Attention、SSM、MoE、可寻址记忆、循环推理和动态计算等方向制定技术路线； 2.推进新架构的算法设计、原型实现、模型训练和规模化验证，研究相适配的优化器、训练稳定性及系统效率问题； 3.建设 AI Coding Agent 驱动的智能研发流程，支持模型模块、优化算法和高性能算子的自动生成、测试、评测与迭代； 4.将架构创新与安全场景结合，研究安全状态适配、记忆与路由安全，以及可审计、可回滚的长程智能体机制。
一、岗位职责： 1.客户技术需求对接与方案输出：面向炼化、化工、油气、能源等流程工业客户，开展售前全流程技术支持；现场需求调研、工艺痛点梳理、技术交流、方案宣讲，结合客户装置工况输出定制化解决方案，覆盖 APC 先进过程控制、报警治理、操作员培训 OTS、PID 回路性能监控、实时优化等全系列工业过程自动化侧软件产品。 2.产品技术讲解：独立完成产品演示、功能测试、解决方案设计，支撑商务报价与投标工作。 3.熟悉工业AI 落地应用：机器学习、机理建模 + 数据融合建模、软测量、工艺预测预警、智能代理（Agents）等工业 AI 实现方案，能够结合客户工艺场景输出落地场景和路径。…
-负责打车上下车点全链路算法研发与迭代优化，提升车点推荐准确率与司乘接驾效率 -基于海量上下车点、用户行为和地图动态数据，搭建行业领先的车点推荐系统 -探索大模型、时空建模等前沿技术在上下车点场景应用，搭建车点体验自迭代系统 -主导算法AB实验设计，通过数据分析、问题抽象、算法设计和工程落地，完成算法效果验证与上线
【岗位职责】 1. 参与基座模型预训练数据建设，围绕图文合训、多模态理解及视觉能力训练，探索高质量数据构建和规模化扩展方案。 2. 负责图文及视觉数据的分析、清洗、去重、筛选和结构化处理，提升训练数据的质量与有效性。 3. 探索数据 Scaling、数据合成及配比策略，分析不同数据规模、质量和分布对模型效果的影响。 4. 建立数据质量评估体系，结合训练及评测结果定位数据问题，推动样本补充、配比调整与数据优化。 5. 与多方团队协作，推动“数据构建—模型训练—效果评测—数据迭代”闭环落地。 【任职要求】 1. 硕士及以上学历，计算机、人工智能、机器学习、数据科学、数学等相关专业优先。…
机器学习 Python 数据分析 算法与AI 新能源 / 储能
一、岗位职责描述 1. 负责储能电力交易预测、优化与策略算法研究，开展电价预测、充放电优化、日前/日内交易策略等核心算法建设； 2. 结合SOC、SOH、功率、容量、效率、市场规则及风险约束，开展储能交易优化，并逐步引入电池衰减成本与Battery Economics； 3. 建立算法回测、参数优化、策略评价及人工策略对比体系，推动算法形成可执行程序、标准接口和可调用能力； 4. 使用AI Agent辅助数据分析、算法开发、实验验证和逻辑审查，并与交易运营、产品、研发团队协同完成真实业务验证。 二、岗位要求 1. 博士及以上学历；…
1、负责设计和实现高效的风电行业应用算法，解决实际业务问题，如图像识别、自然语言处理等。根据业务需求，选择合适的算法框架和工具，进行模型的设计、开发和优化。 2、参与算法的研究和创新，探索新的算法和模型结构，提升算法的性能和准确性。 3、跟踪和研究算法领域的最新研究成果，将其应用到实际项目中，提升模型的性能 4、参与算法项目的实施和推进，协调各方资源，确保项目按时交付并达到预期目标。负责算法模型的上线部署，与开发团队合作，将算法模型集成到实际应用中。负责算法模型的运维支持，确保模型的稳定运行，及时处理模型运行过程中的问题。…
机器学习 深度学习 Python 算法与AI 机器人 / 智能装备
岗位职责 · 参与具身智能 VLA（Vision-Language-Action）模型的算法研发，探索视觉、语言与机器人动作之间的理解、推理与决策能力。 · 参与 VLA 模型的数据构建、预处理、训练、微调及评测，持续提升模型在真实机器人任务中的泛化能力和执行效果。 · 参与视觉、语言、动作等多模态信息的建模与融合，研究机器人对环境的感知、理解、决策与动作生成能力。 · 针对机器人实际任务，参与模型算法设计与优化，将大模型能力与机器人运动控制、操作技能等进行结合。 · 参与模型在仿真及真实机器人上的部署、测试与迭代，分析模型在真实场景中的问题并持续优化。…
Python C++ 深度学习 算法与AI 芯片 / 半导体
1.开发实验数据采集、清洗与结构化的自动化Pipeline；利用主动学习（Active Learning）或贝叶斯优化（Bayesian Optimization）等算法指导实验设计（DOE），实现“AI指导实验，实验反馈AI”的闭环； 2.研发基于生成式AI（Generative AI）、强化学习或逆向设计的算法工具，探索新材料、新分子、新结构或新工艺的智能发现与设计空间探索； 3.结合传统物理模型与深度学习，开发物理信息神经网络（PINN）、AI替代模型（Surrogate Models）或神经算子（Neural Operators），加速有限元分析（FEA）、计算流体力学（CFD）或分…
Python 机器学习 深度学习 研发（未细分） 医疗器械 / 医药
一、siRNA设计与活性预测平台搭建 主导构建公司siRNA设计与活性预测平台，整合公开数据库、文献算法及AI/机器学习方法，实现从序列设计到活性评分的端到端流程； 平台需面向公司内部多团队开放使用，具备友好的交互界面与标准化输出； 基于公司积累的大量SAR（构效关系）数据，持续优化和迭代预测模型，提升平台预测精度。 二、脱靶预测平台搭建 构建siRNA脱靶预测平台，重点解决短序列（21bp）比对难题，开发适配siRNA特性的比对算法与脱靶评估流程； 平台需支持公司内部通用，整合转录组、基因组等多维度数据，实现脱靶风险的系统性评估与可视化。…
渗透测试 大模型 机器学习 研发（未细分） 机器人 / 智能装备
1. 红队攻防演练（Red Teaming） 主导对企业核心资产、关键业务系统、云基础设施、供应链及员工安全意识的全链路红队攻击演练，模拟真实APT攻击者的战术、技术与程序（TTPs） 设计并执行高级持续性威胁（APT）模拟方案，覆盖外网打点、内网横向移动、权限提升、数据窃取、勒索软件模拟等完整攻击链 定期输出红队演练报告，量化评估企业安全防御体系的检测率、响应时效与阻断能力，提出可落地的加固建议 2. 防御验证与对抗 作为红队核心成员，对现有安全防御体系（EDR、NDR、SIEM/SOC、WAF、零信任架构等）进行实战化验证，发现防御盲区与检测规则缺陷，通过实战对抗持续提升企业整体安全防御…
数据分析 Python C++ 研发（未细分） 芯片 / 半导体
1.协助负责半导体光学膜厚、关键尺寸量测技术的应用研发与落地，结合半导体制造工艺需求，配合团队将量测算法、设备技术转化为可落地的行业应用方案，适配先进制程（如7nm及以下）生产场景； 2.协助深入研究半导体制造各环节（光刻、刻蚀、薄膜沉积）的量测需求，基于光学量测原理（椭偏法、反射光谱法等），参与优化量测应用流程，协助解决现场应用中的精度、稳定性、兼容性等技术问题； 3.负责量测设备及算法的应用验证、性能测试辅助工作，配合研发、硬件团队完成产品迭代，提供应用层面的技术反馈与改进建议，协助保障产品满足客户量产应用要求；…
机器学习 深度学习 计算机视觉 算法与AI 通信 / 计算机 / IT
岗位职责： 图像领域的研究 1. 负责计算机视觉算法和深度学习算法等前沿技术的研发并应用到实际产品中 2. 负责视频图像、自然语言中的目标检测、分类、识别、分割、语义理解等前沿技术的研发和实现 3. 负责机器学习、深度神经网络模型的训练、优化、实现
小红书 北京 上海 杭州 REDstar 顶尖人才计划 本科
面向公司大模型、RAG、AI Agent及相关AI产物，参与AI安全算法、安全评测方法和智能化安全能力建设，帮助团队识别并治理AI系统在数据、模型、应用和智能体运行过程中的安全风险。 【方向1：AI安全防护方向】 1、参与AI产品及Agent系统的威胁建模，将安全风险转化为可检测的特征、样本、规则和算法任务； 2、围绕提示注入、越狱、敏感数据泄露、知识库污染、模型滥用等风险，研发内容分类、异常检测
计算机视觉 机器学习 深度学习 算法与AI AI / 大模型
【课题介绍】 本课题聚焦通用原生多模态大模型研发中的核心技术瓶颈，围绕原生多模态模型架构、多模态数据智能治理、高效预训练与对齐、多模态理解与推理、高分辨率图像和长视频建模、大规模分布式训练优化及模型评测等核心方向，构建具备统一感知、深度理解、复杂推理和可靠生成能力的通用多模态模型体系。 针对多模态模型训练过程中存在的模态表征差异大、图文语义对齐困难、视觉信息压缩损失、多模态数据质量参差、不同模态与任务训练失衡、高分辨率及长视频计算成本高、细粒度感知能力不足、多模态幻觉突出等问题，开展系统性研究。通过协同优化模型架构、视觉编码器、模态连接模块、预训练目标、数据配比、损失权重、课程学习及分布式训…
Python 机器学习 深度学习 算法与AI 通信 / 计算机 / IT
- 协助工程师进行AI相关应用的开发、调试与迭代优化，参与项目全流程落地，配合完成功能测试与问题修复。 - 基于Python开展AI模型应用落地、数据处理、算法调用等相关开发工作，协助优化代码逻辑，提升项目运行效率。 - 跟进主流AI技术、大模型应用、智能算法的落地场景，协助完成技术调研、文档整理、案例复刻与功能验证。 - 配合团队完成日常开发任务、需求对接、进度跟进，整理开发日志、技术文档，保障项目有序推进。 - 参与团队技术复盘，针对AI应用落地过程中的问题，协助提出优化思路并落地验证。
机器学习 数据挖掘 计算机视觉 算法与AI 新能源 / 储能
1. 新能源汽车动力电池故障预警与诊断的大数据算法模型搭建； 2. 动力电池SOH、寿命预测的大数据模型、物理模型或电化学模型的开发 3. 动力电池测试数据的深度挖掘与分析； 4. 撰写算法设计文档 5. 负责算法的优化与工程化代码开发； 6. 机器学习AI算法库搭建
机器学习 PyTorch Python 算法与AI 通信 / 计算机 / IT
深入模型本身。岗位覆盖三个方向——训练算法方向：数据构建与清洗、SFT、偏好优化（DPO/GRPO）、评测驱动的训练迭代；推理部署方向：vLLM/SGLang/llama.cpp 等引擎的部署调优、量化（FP8/4bit）、投机解码、性能分析；架构研究方向：高效架构（MoE/线性注意力）、蒸馏与剪枝、量化感知训练、scaling 实验。 1. 在导师指导下，参与上述任一方向的开发或实验。 2. 参与数据构建、评测与实验管理，撰写实验报告。 3. 阅读并复现论文与新技术，把结论带回团队。
期待对大模型后训练技术有热情，希望在真实业务场景中打磨模型、从部署到调优再到评测全链路实践的同学加入，与我们一起打造贴合存储行业场景的专属大模型解决方案，共同成长。 1、负责SFT（监督微调）、DPO（直接偏好优化）、RL（强化学习）等大模型后训练算法的研究与开发，优化模型训练流程，提升模型在各类任务中的性能与表现，增强模型的泛化能力和适应性； 2、负责Coding、翻译、多模态等垂直领域大模型的全流程研发工作，包括需求分析、模型架构设计、数据处理、模型训练与评估，打造贴合行业场景需求的专属大模型解决方案；…
职位描述 1. 负责AEB系统核心算法的设计、开发与迭代优化，覆盖感知融合、场景分类、碰撞评估、制动决策等完整功能链路； 2. 负责AEB算法在新车型上的适配与调参，结合C-NCAP/E-NCAP/IVISTA等法规测试要求持续提升算法性能； 3. 应用端到端（E2E）大模型技术到AEB/主动安全领域，提升E2E模型性能；
负责 PUDO（Pickup / Dropoff）模型决策系统建设，将候选上下车点输入模型进行排序、评分与最终落脚点选择； 构建 PUDO Ranking 模型，综合考虑 ETA、步行距离、接驾成功率、cross 路风险、用户改点概率、车辆可达性、停靠可行性等因素； 设计并落地 PUDO 特征体系，包括地图语义特征、用户行为特征、实时热度特征、订单分布特征、交通状态特征等； 基于用户真实上车点、用户改点行为、接驾结果等 ground truth 数据，建设模型训练与效果闭环； 支持 Learning to Rank、推荐排序、二分类/多分类评分模型等方法在 PUDO 决策中的应用；…
大模型 强化学习 机器学习 算法与AI 通信 / 计算机 / IT
岗位职责： 1、负责大语言模型LLM后训练阶段的核心算法研发与模型迭代，包括但不限于SFT、Reward Model训练以及强化学习DPO，GRPO，GSPO，Agentic RL等，持续提升模型作为Agent大脑的逻辑推理能力、指令遵循能力。 2、负责基于大模型的智能体架构设计与开发，探索多智能体协同机制、复杂任务拆解规划以及工具调用（Tool-use）能力。 3、构建并优化Agent系统的自我进化与自我演化机制，持续提升Agent在实际业务中的自主决策、工作流执行与闭环优化能力。 5、针对业务场景痛点进行模型与智能体调优，探索并解决模型幻觉问题，攻坚长上下文，复杂场景下的多轮对话策略与记…
Python 机器学习 TensorFlow 产品 通信 / 计算机 / IT
1、负责设计、开发和优化停车相关的算法和模型，以提升停车效率和用户体验； 2、对大规模停车数据进行处理、分析和挖掘，提取有价值的信息和特征； 3、了解机器学习、深度学习等领域的前沿技术，并将其应用于停车相关的业务场景； 4、与产品、研发团队合作，将算法应用于实际停车相关推荐中，提升服务质量和效率。
机器学习 数据挖掘 PyTorch 算法与AI 医疗器械 / 医药
1、负责呼吸机设备运行、患者呼吸生理、临床诊疗等数据的清洗、脱敏、标准化治理，搭建业务适配的数据算法模型，保障医疗数据合规可用； 2 、基于AI算法对呼吸机通气参数、呼吸波形等时序数据进行挖掘与训练分析，挖掘数据临床与产品优化价值，支撑产品迭代与临床应用优化； 3、 研究并落地各类智能算法，应用于呼吸机智能通气分析、患者呼吸状态预测、参数自适应调节、设备异常智能研判等场景，提升设备智能化与诊疗性能； 4、跟进呼吸医疗领域前沿AI技术，持续迭代呼吸机算法体系，挖掘全新落地场景，赋能公司呼吸机核心业务。
岗位职责： •参与相关机器学习、强化学习等模型的研发、设计、训练调优和部署等工作，配合工程团队产出企业级的算法产品； •将机器学习、强化学习领域的算法应用于实际场景，解决真实业务问题； •将实践中的创新点以Github Repo/Paper/Tech Report等形式开源。 岗位要求： •本科及以上学历，熟悉机器学习、深度学习、数据挖掘、强化学习等方向之一； •具备良好的编程能力，熟练掌握python/C++等编程语言，优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情； •掌握以下任一技术方向对应的算法：AutoML，强化学习、迁移学习，对抗学习，凸优化，搜索，推荐，图神经网…
Python 机器学习 深度学习 算法与AI 医疗器械 / 医药
1、AI智能体（Agent）应用开发 参与企业级AI智能体应用的设计与开发，理解Agent基本架构、任务拆解、工具调用、流程编排等核心机制； 参与基于大模型的智能问答、智能分析、自动化任务等AI应用开发。 2、Agent工作流与任务编排 参与复杂任务的拆解与执行流程设计，学习并实践Prompt、Tool Calling、Workflow、多Agent协作等技术； 结合实际业务场景设计Agent执行流程，提高任务执行的准确性和稳定性。 3、大模型应用与效果优化 参与大语言模型的选型、调用及应用优化，理解不同模型的能力特点及适用场景；…
1. PPT制作与优化 协助团队项目汇报、阶段性复盘、技术分享等PPT的制作、修改、结构优化与视觉润色； 确保PPT逻辑清晰、内容专业、排版美观，符合药企汇报标准。 2. 医药AI行业研究与调研 协助调研医药早研阶段AIDD相关文献/模型/工具，Agent应用与相关行业动态 跟踪并整理公开数据库与平台（ChEMBL、PubChem、DrugBank、ClinicalTrials.gov、Hugging Face生物模型库等）； 输出模型/工具等调研报告、模型/工具对比表、行业应用案例总结等。 3. 模型与工具测试 按照测试脚本执行模型推理测试、工具功能验证、Prompt效果测试等；…
数据挖掘 机器学习 数据分析 运营 通信 / 计算机 / IT
岗位职责： 1.面向智能安全运营场景开展技术研究，围绕海量安全日志、告警、流量及实体关系数据，研究异常发现、行为建模、风险识别与自动化调查等关键技术。 2.针对海量、弱标签或无标签数据，研究数据挖掘、机器学习、图分析、时序分析、异常检测、聚类与排序等方法，发现高价值安全信号。 3.能够独立完成问题定义、技术调研、算法设计、实验验证和效果评估，自主探索新的技术路线并解决实际问题。 4.研究安全实体关系、行为画像、告警聚合、降噪和候选排序等技术，为智能调查和安全研判提供高质量输入。 5.跟踪数据挖掘、机器学习、大模型及 Agent 等领域最新进展，推动研究成果原型化和产品化。…
岗位职责 1、负责 LLM / VLM 模型转换与推理工具链的多核计算图与执行链路优化； 2、解决大模型落地过程中的关键技术挑战，包括动态 Shape、多卡通信效率、内存瓶颈等问题； 3、面向异构多核（CPU/NPU/GPU）架构，设计高性能、可扩展的推理部署方案； 4、深度参与模型量化、图优化、运行时调度等全流程，构建端到端性能优势； 5、与多团队协作，推动大模型在实际产品中的规模化部署与持续演进。 岗位要求 1、3 年以上机器学习算法或工程开发经验； 2、深刻理解 AI 模型部署全流程（模型转换、量化、图优化、运行时执行），具备实际落地经验；…
1、负责心电+血糖生理信号大模型的算法开发、优化与落地，覆盖动态心电、监护心电、连续血糖监测等产品场景，支持嵌入式/边缘设备部署。 2、负责自监督/对比学习预训练模型研究与设计，解决长程心电分析、实时监护、血糖趋势预测等应用问题（多导联/单导联适配、设备泛化、噪声漂移抑制、预警鲁棒性等）。 3、负责预训练与微调策略优化（参数高效微调、提示学习、多任务学习等），结合传统信号处理、传感器校准与深度学习模型融合迭代。 4、负责大规模心电/血糖数据集及多模态语料构建，整合公开数据库（PhysioNet、PTB XL、MIMIC IV ECG等），完成数据清洗、标注与质量控制。…
1.基于机器学习方法建立数据驱动模型，开发材料体系，预测电芯寿命； 2.建立电芯有限元模型，进行热仿真，性能仿真，力学仿真及多物理场耦合仿真； 3.开展失效分析，基于数据建立相关机理模型。
Python C++ MATLAB 算法与AI 芯片 / 半导体
1.负责半导体芯片制造中，光学膜厚（Optical Thickness）、关键尺寸（CD, Critical Dimension）量测相关算法的研发、设计与优化，聚焦量测精度、速度及稳定性提升，适配先进制程（如7nm及以下）量测需求； 2.基于光学量测原理（如椭偏法、反射光谱法、散射法等），构建并迭代膜厚、关键尺寸的数学模型，解决量测过程中的非线性、多解性、噪声干扰等核心技术难题； 3.参与量测系统的算法验证与落地，配合硬件团队完成算法与设备的集成调试，针对实测数据优化算法参数，确保算法满足量产检测的工程化要求；…
小红书 北京 上海 杭州 REDstar 顶尖人才计划 应届 本科
1、参与话题创意增长大模型建设，围绕小红书发布场景理解创作趋势，研发高质量话题与创意大模型，提升发布增长内容供给； 2、参与发布用户内容预估增长模型建设，理解发布用户特征，建模发布意愿与转化效率，实现创意供给与用户的精准匹配； 3、参与增长 AI 素材识别与筛选机制建设，AI 生成内容判别与质量评估，保障供给内容用户体验。
1、负责机器人视觉感知算法研发，包括图像目标检测、语义分割、实例分割等深度学习模型的设计、训练、优化与部署； 2、负责双目立体视觉算法研发，包括双目标定、立体校正、立体匹配、深度估计、点云生成等算法开发与优化； 3、负责点云数据处理相关算法研发，包括点云滤波、聚类、分类、目标分割、三维目标检测、障碍物识别等； 4、负责深度学习模型训练、调优及部署，持续优化模型精度、推理速度和资源占用，满足嵌入式平台实时运行要求； 5、负责模型部署与推理加速，包括 TensorRT、ONNX Runtime、NPU 推理框架的适配与优化；…
机器学习 深度学习 C++ 算法与AI 机器人 / 智能装备
1. 结构损伤与寿命预测智能算法开发方向 •构建风电关键部件从微观损伤到宏观结构的多尺度疲劳评估框架。 •研发物理机理约束与数据驱动的高精度剩余寿命预测算法，解决小样本、多工况下的预测精度与鲁棒性问题。 •推动寿命预测技术在产品设计优化与风电场智能运维中的工程化落地。 •跟踪前沿技术动态，开展前瞻性研究与专利布局，牵头产学研合作与科研项目申报。 2. 流体力学仿真算法开发方向 •主导流固耦合核心算法的自主设计，涵盖需求分析、数学建模、数值离散到代码开发的全流程，完成自主算法的技术验证与工程化落地； •跟踪 CFD 与 AI for Science 领域前沿，基于自主开发的 CFD 求解器框架…
机器学习 深度学习 大模型 设计 通信 / 计算机 / IT
1.参与建设自动驾驶数据闭环的核心竞争力，覆盖数据采集回传、自动标注、难例挖掘、数据集管理等全链路，打造完整、高效的数据闭环能力体系。 2.探索并落地大模型技术在数据闭环各环节的应用，例如基于大模型的自动标注、语义检索/数据搜索等，提升标注效率与数据利用效率。 3.设计难例挖掘（Hard Case Mining）策略，从海量数据中筛选高价值训练样本，反哺算法迭代。 4.负责数据集版本管理，保障训练数据的可追溯性与一致性。 5.支撑跨点数据闭环团队的统一数据规范与工具链建设。