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西门子西门子中国研究院 大模型NLP实习生(面向在校学生/现场实习/无转正)

实习兼职研发地点:北京状态:招聘

任职要求


岗位职责:
•    针对工业生产场景下的实际问题,调研、实现、改进及研发相关算法或应用,涵盖但不限于下列具体技术方向:o    传统自然语言处理o    大语言模型的应用和评测o    多模态模型的使用o    知识图谱的生成和运用•    与前述算法相匹配的必要数据准备

技术方向:•    自然语言处理•  …
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工作职责


N/A
包括英文材料
算法+
NLP+
机器学习+
还有更多 •••
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社招5年以上技术

滴滴国际化Fintech业务,是滴滴国际化战略的重要组成板块。其支付业务,已经覆盖了全球十多个国家,在中国互联网公司出海中出类拔萃。 自2021年开始,滴滴Fintech在拉美地区大力发展电子支付和信贷业务。短短2年时间,其个人信贷业务,已经在墨西哥的Fintech玩家中位于第一梯队;其电子钱包业务也在巴西的Fintech玩家中也名列前茅,实现快速增长。此外,滴滴Fintech还在拉美地区积极探索和开展信用卡、商户收单等业务,为当地用户带来更便捷、优质、更高性价比的金融服务,实现多个从0到1的突破。 我们诚挚邀请真诚、 可靠、勇于挑战的您和我们一起,携手并肩,拥抱金融出海的浪潮。和滴滴Fintech一起,实现从0到1,从1到100的快速成长 职位描述: 1、参与并完成风控平台基建研发,包括决策引擎、特征平台、核身、模型、名单、图数据库、监控平台、Databus等多个方向 2、建设提效工具,提升风控研发流程的效率。 3、积极跟其他团队沟通和配合,推动项目进展,讨论并提出有建设性的意见。

更新于 2025-03-19上海
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滴滴国际化Fintech业务,是滴滴国际化战略的重要组成板块。其支付业务,已经覆盖了全球十多个国家,在中国互联网公司出海中出类拔萃。 自2021年开始,滴滴Fintech在拉美地区大力发展电子支付和信贷业务。短短2年时间,其个人信贷业务,已经在墨西哥的Fintech玩家中位于第一梯队;其电子钱包业务也在巴西的Fintech玩家中也名列前茅,实现快速增长。此外,滴滴Fintech还在拉美地区积极探索和开展信用卡、商户收单等业务,为当地用户带来更便捷、优质、更高性价比的金融服务,实现多个从0到1的突破。 我们诚挚邀请真诚、 可靠、勇于挑战的您和我们一起,携手并肩,拥抱金融出海的浪潮。和滴滴Fintech一起,实现从0到1,从1到100的快速成长 职位描述: 1、参与并完成风控平台基建研发,包括决策引擎、特征平台、核身、模型、名单、图数据库、监控平台、Databus等多个方向 2、建设提效工具,提升风控研发流程的效率。 3、积极跟其他团队沟通和配合,推动项目进展,讨论并提出有建设性的意见。

更新于 2025-03-19杭州
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滴滴国际化Fintech业务,是滴滴国际化战略的重要组成板块。其支付业务,已经覆盖了全球十多个国家,在中国互联网公司出海中出类拔萃。自2021年开始,滴滴Fintech在拉美地区大力发展电子支付和信贷业务。短短2年时间,巴西电子钱包业务也在巴西的Fintech玩家中也名列前茅,实现快速增长。此外,滴滴Fintech还在拉美地区积极探索和开展现金贷、信用卡、商户收单等业务,为当地用户带来更便捷、优质、更高性价比的金融服务,实现多个从0到1的突破。我们诚挚邀请真诚、可靠、勇于挑战的您和我们一起,携手并肩,拥抱金融出海的浪潮。和滴滴Fintech一起,实现从0到1,从1到100的快速成长。 1. 负责支付金融业务的营销领域的系统设计和研发工作,包括但不限于核心业务、运营支撑等领域,为研发质量和系统稳定性负责。 2. 有机会主导并深度参与多个0-1、或1-100的关键项目建设,参与系统规划、讨论,共同打造业界领先的支付、金融平台。 3. 有机会学习并理解金融行业知识,了解海外的支付和金融市场,成为有国际化视野的技术专家。 4. base地:上海/北京

更新于 2025-08-14上海
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社招1年以上A247041

团队介绍:字节跳动豆包大模型团队成立于 2023 年,致力于开发业界最先进的 AI 大模型技术,成为世界一流的研究团队,为科技和社会发展作出贡献。 豆包大模型团队在AI领域拥有长期愿景与决心,研究方向涵盖NLP、CV、语音等,在中国、新加坡、美国等地设有实验室和研究岗位。团队依托平台充足的数据、计算等资源,在相关领域持续投入,已推出自研通用大模型,提供多模态能力,下游支持豆包、扣子、即梦等50+业务,并通过火山引擎开放给企业客户。目前,豆包APP已成为中国市场用户量最大的AIGC应用。 1、团队负责公司大模型的研发和应用,研究相关技术在搜索、推荐、广告、创作、对话和客服等领域的全新应用和解决方案,满足用户不断增长的智能交互需求,全面提升用户在未来世界的生活和交流方式;主要工作方向包括: 1)优化&创新RLHF算法训练效率与模型泛化能力; 2)Long CoT技术的实现和应用; 3)多模态大模型(文本、图像、语音)的Posttraining算法; 4)构建高质量、多领域的数据合成方法; 5)探索LLM在情感对话、创作等场景的应用。

更新于 2025-02-18上海