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我们是一家专注于视频内容生态的互联网平台，服务数千万用户，每天处理海量视频数据。通过智能推荐算法，为用户带来沉浸式观看体验，同时助力内容创作者成长。欢迎对推荐系统、多模态学习充满热情的你加入，一起打造行业领先的视频算法！岗位职责负责视频推荐系统全链路算法研发与优化，包括召回、粗排、精排、重排等模块，持续提升用户完播率、互动率、留存时长等核心指标；挖掘用户行为特征与视频多模态内容（视觉、音频、文本），构建精准的用户画像和视频表征模型，实现个性化智能推荐；探索并落地前沿技术，如 Transformer 、图神经网络、多模态大模型、AIGC 在视频推荐中的应用，推动算法创新；设计并执行 AB 实验，分析线上数据，诊断问题并快速迭代优化模型效果与系统性能；与产品、后端、数据团队紧密协作，推动算法从研究到高效线上落地的全流程。任职要求计算机、人工智能、软件工程、数学等相关专业，本科及以上学历（硕士/博士优先）； 2 年以上推荐系统或多媒体算法开发经验，有短视频/长视频平台实际项目经验者优先；扎实的机器学习/深度学习基础，熟练掌握 Python ，

视频算法Transformer

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银行信贷业务材料合规性检测算法开发工程师（远程兼职）

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项目概述我们正在寻找经验丰富的算法工程师，参与开发先进的银行信贷业务材料合规性检测模型及生产工具。主要用于地方商业银行的信贷业务风控、合规检查。核心职责图像篡改检测算法开发 1)开发银行流水单、票据、证件等信贷业务佐证材料的图像篡改检测算法 2)实现基于深度学习的图像篡改识别模型 3)构建多模态融合的图片篡改验证系统文本文件格式合规检测算法开发 1)设计多格式文档结构解析和验证算法 2)开发业务规则引擎和数据格式校验系统 3)实现智能化的格式异常识别系统垂直领域大模型开发 1)基于金融领域数据训练专用 NLP 大模型 2)开发文档逻辑一致性检验算法 3)实现智能化的异常模式识别系统集成与部署 1)设计微服务架构的检测系统 2)完成 Linux 服务器环境的部署适配 3)实现高性能、高可用的生产环境部署技术栈要求机器学习与深度学习 a.深度学习框架: PyTorch, TensorFlow 2.x b.计算机视觉: OpenCV, PIL, scikit-image c.图像处理: 图像增强、特征提取、对抗样本检测 d.模型架构: CNN, ResNet, EfficientNet, Vision Transformer 自然语言处理 a.大模型技术: Transformers, BERT, GPT 系列, LLaMA b.NLP 框架: Hugging Face, spaCy, NLTK c.向数据策略技术: Word2Vec, FastText, Sentence-BERT d.文本分析: 语义分析、情感分析、异常检测后端开发技术 a.编程语言: Python 3.8+, Go/Java b.Web 框架: FastAPI, Flask, Django c.数据库: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis d.消息队列: RabbitMQ, Apache Kafka 云计算与部署 a.容器化: Docker, Kubernetes b.Linux 系统: Ubuntu, CentOS, 熟悉 Shell 脚本 c.CI/CD: Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions d.监控运维: Prometheus, Grafana, ELK Stack 数据处理与存储 a.大数据技术: Apache

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急招： Agent 创新应用算法工程师-远程办公

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岗位职责： 1 、主导 Agent 创新产品的探索与孵化主动跟踪 AI Agent 领域的前沿进展——包括但不限于 MCP/A2A 互操作协议、Deep Research Agent 、Agentic Coding 范式（如 Anthropic Claude Code 的设计哲学）、Skills 可组合架构（如 OpenClaw/OpenHands 的 Skills 模式）、多 Agent 协作系统、推理模型驱动的 Agent 等最新技术范式——结合虚拟货币领域的业务场景，自主发起创新产品的构思、可行性验证与原型搭建。我们期望你是一个主动定义问题的人，而非等待需求输入。 2 、负责 Agent 系统的算法设计与规模化落地设计并实现面向虚拟货币链上资产分析、交易决策辅助、深度研究与信息聚合等场景的 Agent 算法方案，涵盖以下核心模块：任务规划与深度推理（ Planning & Extended Thinking ）：参考 Anthropic Agentic Coding 中""先深度思考再行动""的设计哲学，结合 Deep Research Agent 的自适应搜索规划范式，实现 Agent 对复杂金融任务的自主拆解、充分推理与多步执行；技能抽象与可组合架构（ Skills Composition ）：借鉴 OpenClaw 的 Skills 模式，将链上数据查询、K 线技术分析、合约风险审计、舆情监控、交易策略执行等能力封装为标准化、可复用的 Skill 模块，支持 Agent 根据任务动态选择与编排 Skills ，并持续沉淀新的 Skill 以实现能力进化；工具调用编排（ Tool-use Orchestration ）：基于 MCP 协议等标准，实现 Agent 与链上数据源、行情接口、DeFi 协议、分析工具的标准化对接；多 Agent 协作（ Multi-Agent Collaboration ）：借鉴 A2A 协议思想，构建多 Agent 协同工作流，支持研究 Agent 、交易 Agent 、风控 Agent 等角色的动态编排与通信；迭代自我验证与纠错（ Iterative Self-Refinement ）：深度借鉴 Anthropic Claude Code 的""执行→验证→修正""闭环机制，构建 Agent 在金融决策场景中的

CEX 量化开发工程师 C++语言远程办公 4000-6000$

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远程办公，弹性制不打卡，量化交易系统开发· 分析市场微结构与流动性特征，构建专有信号与模型（价格行为、盘口特征、资金流、链上数据）。线上面试欢迎自荐推荐，简历至邮箱：