同花顺AI方向算法岗位招聘：
浙江核新同花顺网络信息股份有限公司（同花顺）成立于1995年,于2009年在深交所上市（股票代码：300033），是国内第一家互联网金融信息服务行业上市公司。同花顺作为一家互联网金融信息提供商，主要业务是为各类机构提供软件产品和系统维护服务、金融数据服务和智能推广服务，为个人投资者提供金融资讯和投资理财分析工具。截止目前同花顺注册用户近5亿，日活跃用户超千万，与国内90%以上的证券公司达成业务合作关系。公司十分重视创新与技术研发，每年研发经费投入占公司总收入都在15%以上。同时积极与国内外知名院校开展产、学、研等合作，建立各类研发平台，公司拥有省级高新技术企业研发中心、省级工程技术中心、省级人工智能企业研究院、省级博士后科研工作站等研发平台。经过二十余年的积累，公司在技术布局、技术团队、知识产权获得上都处在业内领先地位，并且多次在海内外科技比赛中获得优异成绩及奖项，累计已获得自主研发的软件著作权315项，非专利技术131项，形成公司明显的技术领先优势。同花顺人工智能技术团队拥有自主开发实验平台，包括省级高新技术企业研发中心、省级工程技术中心、省级人工智能企业研究院，博士后工作站等研发平台。形成了大数据、计算机视觉、智能语音、知识图谱、自然语言处理等多项核心技术。公司被浙江省经信厅评为浙江省电子信息产业百强重点企业，并取得了浙江省高新技术企业创新能力百强、2022中国上市公司高质量发展100强等荣誉。公司围绕智能投研，智能投资，智能投顾布局了全栈的AI技术，包括:语音，图像，图形，机器翻译，自然语言处理，推荐，常识构建和应用，搜索。图形图像视觉算法团队支持业务2.5D/3D虚拟人、智慧医疗、图像识别/检索、图像/视频生成方向，为公司在人工智能领域的重点发展方向。这些AI的技术用于解决投资者方方面面的问题，不限于：用户投资目标设定和达成相关的问题，规避投资风险相关问题，数据获取的问题，投资分析类的问题，交易策略的生产问题和投资心理类的问题，等等。问财团队主攻智能投顾，综合承载了所有的AI技术，同时全面支持同花顺AI创新团队。AI创新团队已将AI技术拓展到了众多行业，致力于通过先进技术与商业结合，解决社会发展中的实际难题，引领行业趋势，实现用技术力量改变世界!基于业务需求负责图像、视频相关算法研究和开发，包括但不限于图像分类、图像识别、图像检测、图像生成、图像编辑等。1、要求博士学历，经验不限接受应届生，模式识别、数字图像处理、数字信号处理或计算机相关专业；2、在相关领域的顶级会议、期刊发表过论文，或者相关竞赛成绩突出的；3、熟练使用python、c++、java中任意一种或多种编程语言，工程能力突出；4、熟悉计算机视觉、机器学习、图像识别与视频处理等相关领域技术，有真实项目实践经验；5、勇于尝试新方法、新思路，乐于沟通交流，具备优秀的团队协作能力。1、参与智能语音各方向技术基础研发工作，包括语音识别、语音合成、声纹识别、情感识别、语言模型、文本分析处理、歌声音乐合成、语音评测、模型推理加速、语音增强、声学信号处理等语音相关技术；2、 参与前沿语音技术的调研，推动新技术转化应用。1、具有人工智能、计算机、信号处理等相关专业博士学历；2、有机器学习/深度学习基础，熟练掌握算法应用实现；3、熟练掌握python语言，熟悉C++编程，有较好的工程化能力；4、有较强的自主学习和独立研究能力，能够跟踪业界最新技术进展，有创新意识；5、具备较好的团队协作能力，主动沟通，推进工作开展。自然语言理解与多轮对话前沿算法研发，支撑B/C两端的业务发展。在自由对话、double check、自然语言生成等方面有所创新。1、技术上，熟悉预训练模型：bert，electra以及各种变体，能在此基础上做开发；2、能独立完成模型全流程开发：数据预处理，迭代训练，结果测试，生成工程服务所需文件，搭建上线工程服务代码；4、能调研工作相关的学界，工业界最新进展，典型架构，并做实验验证；负责基于深度学习包含但不仅限于图像检测/分类/分割等算法研发以及调优1、博士以上学历，模式识别、数字图像处理、数字信号处理或计算机相关专业3、熟悉tensorflow、keras、pytorch、caffe等主流深度学习框架中的一种或多种4、熟练使用python、c++中任意一种编程语言5、具备丰富的深度学习相关算法落地经验，包括但不限于人脸编辑、美颜美型、风格迁移、人像分割等1. 博士以上学历，图像处理或图形学相关专业或主修过相关课程；2. 熟练掌握C/C++，熟悉c11标准相关特性；4. 熟悉图形相关技术(OPENGL, VULCAN)和GPU架构优先7. 有良好的分析、解决问题能力，乐于学习和探索新知识；8. 良好的英文文献阅读能力，能快速实现技术原型；【机器学习/联邦学习/深度学习方向算法工程师（社招）】1. 机器学习、深度学习等算法在多种金融、跨行业场景实现落地，落地场景包括但不限于： -交易相关：包括但不限于基于机器学习、深度学习的股票日频量化策略、T0量化策略中的因子挖掘、信号预测等；基于深度强化学习的算法交易；智能投顾、智能投研数据终端相关预测建模等。 -计算广告与推荐：包括但不限于基于机器学习、深度学习的目标人群挖掘，CTR\CVR预测，RTA/RTB智能竞价决策等，提升投放回报。2. 团队产研结合，鼓励算法研究和创新。主要研究方向包括但不限于联邦学习/隐私计算、AIGC、计算广告、优化算法、量化交易、XAI等。1. 熟悉主流机器学习、深度学习、推荐、计算广告相关算法；2. 熟悉主流深度学习框架，包括但不限于Tensorflow，Pytorch等；3. 具备良好的算法工程能力，熟悉Python或C++;4. 具备良好的英文读写能力，能够流畅阅读英文文献；5. 博士学历，有相关科研经历者优先；发表过顶会或期刊论文者优先；有金融、投资交易、量化相关工作、建模经验者优先。进NLP群—>加入NLP交流群(备注nips/emnlp/nlpcc进入对应投稿群)
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