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蚂蚁金服蚂蚁集团-算法工程师(数据挖掘/知识图谱方向)-杭州/成都【数据平台】

社招全职3年以上技术类-算法地点:杭州 | 成都状态:招聘

任职要求


1. 硕士及以上学历,计算机、数学、统计学、运筹、自动化等相关背景,在算法应用相关领域有工作经验;
2. 在搜推广深度学习、知识图谱、用户画像、NLP、多模态数据处理等方向有工作经验,对上述方向至少其中之一有深入研究;
3. 精通传统机器学习算…
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工作职责


1. 非结构化/多模态数据处理(长文本、短文本、图片、音视频等),结合知识图谱进行实体抽取、归一,属性挖掘,提供在线工程服务。
2. 挖掘用户长/短周期画像,实现多源数据融合,大文本以及多模态表征数据构建以及应用。
3. 结合前沿技术和业务场景,探索创新算法能力。
包括英文材料
学历+
算法+
深度学习+
NLP+
机器学习+
Keras+
还有更多 •••
相关职位

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社招3年以上技术类-算法

1. 基于电商行为、支付数据、位置轨迹及关系网络等对全球用户、商户进行深入的分析及挖掘,构建全球用户及商户画像。 2. 构建知识图谱,利用文本摘要、文本生成等算法技术,搭建起全球化的营销运营内容体系。 3. 基于跨境支付、境外本地站点等国际业务场景及特点,设计搜索、推荐及营销引流等算法模型及策略,提升用户体验和转化效果,帮助用户增长及商家成长。 4. 利用深度学习、时序预测等技术帮助国际更加安全、高效的实现资金流动性、外汇及金融监督等管理。 5. 全面了解蚂蚁国际业务发展,提供基于机器学习、深度学习、文本挖掘、复杂网络等算法方案解决复杂的实际业务问题。 特别方向岗位: 1. 蚂蚁国际-大模型算法工程师-金融算法(只看深圳):https://talent.antgroup.com/off-campus-position?positionId=25121007960043 2. 蚂蚁国际-金融算法工程师-全球技术(只看深圳):https://talent.antgroup.com/off-campus-position?positionId=25062505405245 3. 蚂蚁国际-算法专家 - ASAP-全球技术:https://talent.antgroup.com/off-campus-position?positionId=26022608810687 4. 蚂蚁国际-隐私计算/密码/安全算法工程师-全球技术:https://talent.antgroup.com/off-campus-position?positionId=26030508991149

更新于 2026-03-27上海|杭州|成都
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社招3年以上技术类-算法

1. 负责阿里国际站效果广告场景的算法设计和优化,包括并不限于: 2. 负责阿里国际站搜索广告Query理解、搜推广告深度召回、相关性、排序建模、机制出价、商家赋能等应用和创新 3. 负责超大规模深度学习在用户/商品表征学习、向量化召回、点击/成交转化模型预估等的应用和创新 4. 负责基于用户与商品知识图谱的稀疏特征与少样本推荐算法模型的应用和创新 5. 负责基于离线优化问题求解与在线实时调控策略的机制设计与出价 6. 负责研究&推动用户冷启动&商品冷启动在搜索&推荐的应用 7. 负责大语言模型等能力在搜索广告业务中的应用 8. 结合以上方向的探索和研究,撰写发表论文,和业界、学术界保持良好的交流

更新于 2026-01-21杭州|北京
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社招2年以上

联盟算法团队依托于联盟业务生态,以大模型、深度学习、多模态理解等先进AI技术来驱动站外广阔的十亿级消费者的电商营销场景发展。不同于站内确定性场景,我们直接面向站外复杂多变的电商生态,因此可以接触到业界前沿的领域知识,如微信、微博等社交领域、抖音快手小红书等内容场景。我们持续进行LLM大语言模型、深度学习、多模态理解、知识图谱、信息检索、图学习等前沿技术的研究,并通过搜索、推荐、投流、榜单、承接页等产品形式,在用户意图理解、渠道智能选品、商家营销建议、个性化召回、多场景多目标预估、排序策略、智能创意等领域进行深耕,在不断提升业务效果的同时,也在不断拓展基础技术和应用技术的边界。热忱欢迎对大语言模型、广告算法、搜索推荐和计算机视觉等方向感兴趣的同学加入我们,一起加油,共同成长!我们坚信你的加入,是我们彼此优秀的开始。

更新于 2025-04-07北京|杭州
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社招3年以上研发类

1. 针对信贷金融业务发展需求,负责设计和完善信贷风控模型体系,包括反欺诈、信用评分等; 2. 深入了解信货业务模式,通过多源信息深挖完善风控特征池、带领机器学习算法的创新应用,解决信贷场景的实际问题; 3. 参与和探索前沿算法在信贷智能风险管理领域的应用和落地,包括但不限于树模型,深度学习,知识图谱,GraphML,大模型等方向; 4.业务及政策团队进行业务问题抽象,推动模型技术在业务场景中的应用,并持续推动优化模型算法及性能

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