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新能源 / 储能
BMS云端算法主任工程师(J14660)
中创新航
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
中创新航
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
文远知行
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；…
三一重工
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…
SHEIN
岗位职责 1、负责电商平台推荐系统的算法设计、迭代与落地，覆盖如首页信息流、商品详情页推荐、购物车推荐等核心场景。 2、深入理解电商业务目标及用户决策链路，结合用户、商品、交易等多维数据，发现流量分发、转化效率、供给匹配等方面的问题与机会。 3、带领团队优化推荐全链路，包括召回、粗排、精排、重排、策略调控、冷启动、探索利用及效果评估等环节。 4、面向核心业务指标开展算法优化，提升流量分发效率、用户体验、商品曝光质量、点击转化、成交额及长期用户价值。 5、建立完善的数据分析、实验评估与归因体系，能够基于数据定位问题，设计合理的实验方案并推动算法策略持续迭代。…
法本信息
1、参与机器学习、深度学习、NLP、CV等方向的算法研究与模型开发，探索大模型/AIGC落地应用。 2、负责数据清洗、特征工程、模型训练调优及部署全流程。 3、深入金融、互联网、汽车等业务场景，将AI技术转化为可落地的解决方案。 4、跟踪前沿技术动态，参与技术分享与专利/论文输出。
广电运通 · 研究总院
岗位职责： 1.参与大模型数据预处理、特征工程、模型训练和优化等工作，构建高质量数据集，支撑大模型能力建设； 2.智能体(Agent)与检索增强生成技术(RAG)研发； 3.大模型行业应用开发，包括文档理解、数据分析、智能问答等方向，进行应用部署、迭代及系统稳定性改进提升； 4.根据公司业务需求，与运营、产品团队紧密配合，优化和改进现有应用； 5.参与团队内部的技术分享和交流。 任职要求： 1.计算机、软件工程、数学或统计学等相关专业，1-3年相关工作经验，985或211高校硕士及以上学历； 2.熟悉常见 LLM 基础原理，了解稠密/MoE等不同LLM架构，熟悉Lamma Factory、v…
滴滴 · 实习生招聘项目
岗位职责（具体工作内容） 1.CVR预估模型研发 参与广告转化率（CVR）预估模型的设计、开发与迭代优化，包括但不限于深度神经网络（DIN/DIEN/MMoE/PLE等）、多任务学习、序列建模等方向； 针对CVR预估中的样本延迟反馈（Delayed Feedback）、样本选择偏差（SSB）、数据稀疏等问题，调研并实现业界前沿解决方案； 参与特征工程体系建设，包括用户行为序列、广告创意、上下文等多源特征的挖掘与表征学习。 2.智能出价算法研发 参与oCPX（oCPC/oCPM/oCPA）智能出价算法的设计与优化，包括出价策略建模、转化价值预估、ROI约束下的出价调优等；…
无问芯穹
1. 垂直大模型研发落地 专注芯片设计、晶圆流片全流程垂直场景，负责领域大模型、行业专属AI模型的从零训练、微调优化、迭代升级，打造适配半导体产业场景的智能化模型能力，支撑芯片研发全流程提效。 2. 领域数据治理与处理 主导芯片设计、流片场景各类数据的全生命周期处理，涵盖RTL代码、网表文件、时序报告、功耗数据、布局布线数据、晶圆测试数据、良率数据、工艺制程参数等； 完成数据清洗、脱敏、标注、结构化解析、质量校验，搭建标准化、高质量的领域数据集，支撑模型精准训练。 3. 场景化模型能力迭代 针对芯片前端设计、后端实现、仿真验证、时序收敛、功耗优化、IR/EM分析、流片制造、量产测试等细分场景…
信雅达 · 总部
任职要求 1、计算机科学、人工智能、机器学习、数据科学、电子工程等相关专业博士及以上学历，具备扎实的理论基础和实践经验。 2、精通至少一种深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)，熟悉常见的机器学习算法和深度学习模型。 3、具备丰富的AT项目研发经验，能够独立完成特征工程、建模、算法设计与实现。 4、熟悉自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域的算法和技术，有相关项目经验者优先。 5、具备良好的编程能力，熟练掌握Java、Python、C++等编程语言。 6、具有较强的学习能力和创新能力，能够持续跟踪和研究AI领域的最新技术动态。…
金风科技
1. 参与机组智能感知系统（振动、声学、视觉、多传感器融合）的算法开发、仿真验证与现场测试 2. 配合团队完成传感器数据采集、信号处理、特征工程与算法迭代 3. 协助搭建数据 / 算法 / 硬件在环测试环境 4. 撰写技术文档、实验报告与项目复盘
工业富联
1. AI 节能算法研发：针对数据中心制冷优化、负荷预测等场景，开发优化机器学习 / 深度学习算法，构建高精度模型（如负荷预测准确率≥90%），支撑节能效果落地。 2. 算法工程化落地：协同研发完成模型部署（轻量化、推理优化），解决数据延迟、硬件适配问题，确保算法稳定运行（如制冷优化降能耗≥15%）。 3. 数据处理与分析：清洗能源数据（电力、设备参数），做特征工程，优化模型参数；建立算法效果评估体系（PUE 改善率、能耗降幅）。 4. 技术调研与创新：跟踪 AI 节能前沿技术（如大模型、新型优化算法），结合业务预研，输出报告与方案，推动算法创新。
博世中国 · 博世传动与控制技术事业部（DC）
背景：设备突发故障导致停机损失，需建立预测性维护能力以降低非计划停机时间。 核心内容：参与设备历史故障数据清洗与特征工程，协助搭建故障预警模型；参与现场验证与模型迭代，优化维护策略，提升设备综合效率。
东风汽车 · 猛士汽车
职位职责： 1、AI数据方向：负责数据的采集、清洗、分析及特征工程、参与数据管线和质量监控体系搭建、协助算法与产品团队完成数据需求对接； 2、AI应用开发方向：负责AI产品后端功能开发与服务接口封装、AI智能体（Agent）应用的设计与开发，实现工具调用、流程编排等功能、协助算法工程师完成模型服务化部署及智能体效果调优； 3、AI产品经理方向：负责AI产品的需求分析、功能设计与迭代规划、参与用户调研、竞品分析和场景验证、协助技术团队理解业务需求并推动产品落地； 4、制造数字化方向：负责襄阳工厂的制造执行系统的数字化建设与运维、参与制造数据采集、分析与可视化平台搭建、协助生产线数字化转型项目的…
黑芝麻智能
1、负责公司数据闭环体系后端架构设计与研发，搭建从数据采集、加工、调度、建模、推理到迭代优化的全链路自动化数据与机器学习工程体系，保障数据链路稳定、高效、可迭代。 2、基于 Python 技术栈开发数据生产、数据治理、模型管理核心后端服务，落地数据任务自动化调度、批量/流式数据处理、模型版本管理、实验管理等核心能力，打通数据研发与算法落地闭环。 3、负责基于 Kubernetes、Argo Workflows、Metaflow 等主流MLOps工具栈，搭建、优化数据自动化工作流平台，实现数据任务、机器学习任务的自动化编排、调度、监控与运维，提升数据生产与模型上线效率。…
字节跳动
1、面向东南亚电商的商家侧与平台侧增长，通过自动化、规模化、个性化、实时化的算法决策驱动GMV Uplift与补贴钱效（mROAS）提升； 2、负责智能经营方向的算法建设：基于有监督学习的选品预测与商品潜力评估、基于因果推断与价格弹性建模的商品定价、基于LLMs的商家经营诊断与动作建议生成，以及联盟撮合（达人与商品的双边匹配、佣金率建议与带货效果预估），推动平台从「引导商家用工具」转向「平台托管商家经营」； 3、负责商家营销方向的算法建设：动态佣金机制设计、千人千券的个性化补贴分配、营销工具推荐与营销诊断，在预算与ROI约束下实现平台GMV、平台收入与商家GMV的多目标平衡；…
爱旭股份
岗位职责： 负责工业场景下大语言模型（LLM）的微调与优化，结合生产数据（如设备日志、工艺参数等）实现智能化应用（如质量检测、故障分析、知识问答等）。 探索多模态大模型在工业图像、时序数据等领域的应用落地。 开发多智能体协同决策算法，应用于生产线调度、仓储物流优化等场景，实现设备与系统的自主协作。 基于设备运行数据（传感器、IoT等），构建故障预测、寿命预测模型，开发实时预警系统。 通过机器学习、运筹优化算法，对生产工艺参数（如温度、压力、能耗等）进行动态调优，提升生产效率和良品率。 主导算法从原型开发到工业级部署的全流程，解决数据噪声、实时性、边缘计算等工程挑战。
星环科技-U · 人工智能产品部
1、负责自然语言处理基础能力建设，针对特定场景搭建自然语言处理基础组件； 2、负责大模型搜索等业务的算法研发工作； 3、跟踪业界前沿技术的发展，探索深度学习等前沿技术在企业智能场景下的应用前景。 职位要求 1、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底； 2、熟悉自然语言处理的实体提取、意图识别、事件摘要、语义分析、新词发现、图文数据分类等相关任务，并有实践经验； 3、熟悉常用的大模型相关算法，有相关的实现项目经验； 4、接触过推荐系统、搜索等实际项目的开发，在架构设计、特征工程、画像体系建设等方面有一定的经验，熟练掌握基本的召回和排序算法，并对领域前沿算法有研究；…
优刻得-W
职位描述： 我们正在寻找AI方向的人才，负责开发和落地大语言模型、AIGC等相关产品。 岗位职责： * 参与项目的需求分析和解决方案设计，为团队提供专业技术支持； * 开发和实现机器学习和深度学习算法模型，并负责模型的训练、验证和调优； * 进行数据预处理、特征工程和模型评估，确保模型的性能和准确性； * 负责将AI算法工程化，包括模型的部署、集成和优化，以满足实际应用需求； * 研究和应用最新的AI技术和算法，并与团队分享最佳实践和创新思路； * 软件工程师和产品经理紧密合作，协同推动AI项目的落地和推广。
金风科技
1. 负责场级机组控制策略开发、维护与调优 2. 负责场级或单机的运行数据分析与技术交流 3. 负责开发流程中的文档编制，包括产品需求、设计方案等 4. 运用 AI 与大数据技术赋能风电运营，成长为场级智能控制专家
Momenta
工作内容 1. 熟悉世界模型（World Model）、场景重建、3D环境生成等方向的云端/端侧模型，精通相关模型（如3DGS、NeRF、GNN、Transformer-based世界模型）的代码实现和推理逻辑。 2. 对智能辅助驾驶场景下的多模态数据（点云、图像、IMU、GPS等）进行预处理、分析和特征工程，基于对自动驾驶场景的深入理解，挖掘数据价值以优化世界模型的场景还原度和预测精度。 3. 结合公司已有的自动驾驶场景数据、真实路况数据，对世界模型进行finetune优化，使其能够精准生成符合真实路况、动态交互合理的自动驾驶虚拟场景，适配业务实际需求。…
奥克斯
1、负责智能空调核心算法研发与落地，包括AI温控、舒适节能算法、变频控制优化、人体感知、环境自适应调节等算法设计与实现； 2、基于空调运行数据、传感器数据、环境数据开展数据处理、特征工程、模型训练与验证，构建温度/湿度/能耗/负荷预测、故障诊断与预警模型； 3、与嵌入式、硬件、结构、测试及产品团队协同，完成算法联调、场景验证与问题排查，支撑空调产品智能化迭代； 4、制定算法测试与评估标准，通过实验室与场景测试持续优化制冷制热效率、节能效果与用户舒适度； 5、跟踪智能空调与暖通领域前沿AI技术，开展技术预研与专利创新，提升产品智能化竞争力。
Momenta
工作内容 1. 熟悉强化学习（RL）、离线强化学习（Offline RL）、在线闭环训练、Policy Optimization等方向的核心算法，精通PPO、DQN、SAC等主流强化学习算法的代码实现、训练逻辑及调优方法。 2. 对智能辅助驾驶场景下的交互数据、决策数据、仿真数据进行预处理、分析和特征工程，挖掘数据中的交互规律和决策痛点，支撑强化学习闭环训练的效果提升。 3. 结合公司已有的辅助驾驶真实路测数据、仿真场景数据，构建强化学习闭环训练体系，对辅助驾驶决策/规划Policy进行finetune，优化决策的安全性、舒适性和高效性。…
Momenta
工作内容 1. 熟悉强化学习（RL）、离线强化学习（Offline RL）、在线闭环训练、Policy Optimization等方向的核心算法，精通PPO、DQN、SAC等主流强化学习算法的代码实现、训练逻辑及调优方法。 2. 对智能辅助驾驶场景下的交互数据、决策数据、仿真数据进行预处理、分析和特征工程，挖掘数据中的交互规律和决策痛点，支撑强化学习闭环训练的效果提升。 3. 结合公司已有的辅助驾驶真实路测数据、仿真场景数据，构建强化学习闭环训练体系，对辅助驾驶决策/规划Policy进行finetune，优化决策的安全性、舒适性和高效性。…
三一重工
1、根据具体方向开展工业设备、矿山、风电场或微电网场景的数据建模、状态分析、预测诊断及运行优化算法研发。 2、融合设备机理、时序数据、振动信号和运行规则，完成特征工程、异常检测、故障预警、寿命预测或安全风险识别。 3、建立微电网、风光储、逆变器、负荷或风电场控制模型，研发能量管理、控制策略和调度优化算法。 4、通过历史数据、数字仿真、在线数据和现场测试开展模型训练、参数调优、稳定性分析与效果验证。 5、推进模型部署、运行监控和持续迭代，为运维排查、能源效率、生产安全和经营决策提供算法支持。