本人所在的一家 web3 公司，第一季度正在搭建 AI 算法产品的团队，急需各位大厂人才来投递，有以下岗位：
算法 leader
AI 平台产品经理
大模型算法
应用研发-chatbot 、AI 营销、搜推、KYC
平台研发-AI 平台、Agent 、RAG 、模型仓库
AIGC 多模态算法
高级模型工程师
风控数据分析算法
算法部署工程师
算法核心工程师（ CV 方向）
[薪资待遇] 工作经验至少 3 年以上，普通岗位年包 40w-100w ，总监岗 100w+，工资发 usdt ，14-18 薪，公司不交社保公积金，直接发钱自己缴纳或者不缴纳都可以。季度团建费，学习费，健康费 各 100U ，年假 10 天。节假日按照国内的照常放，各类婚假，丧假，育儿假都有。会签海外的合同，公司注册地在海外。
[工作时长] 大小周，10-7 ，需要 WLB 不用来投递了哈
以下是具体的 jd：
算法 leader
岗位职责：
1 、从事 AI 领域的深度学习算法研究、实现和优化，负责提供特定需求的深度学习算法解决方案；
2 、负责针对业务问题，设计和实现具体应用的深度学习模型、策略、算法，对业务进行赋能；
3 、负责算法的整体规划，基于视觉、语音、图像、搜推等算法能力，结合技术和产品团队实际落地;
4 、深入理解业务场景，与团队协作，提出创新性解决方案，推动项目进展；
岗位职责：
1 、计算机科学、人工智能、统计、数学等相关专业硕士/博士学历；
2 、掌握 Java,Python 等至少一门编程语言，有深度学习开发经验，具备独立实现算法的能力，夯实的工程能力；
3 、8 年以上深度学习领域相关工作经验，3 年以上团队管理经验，有丰富的实际项目经验，包括但不限于大规模语言模型、图像生成、搜推等；
4 、对数据敏感，用数据说话，深信数据在驱动业务、支撑决策上的价值；
5 、熟悉学界/业界最新成果和发展趋势、良好的逻辑思维能力、沟通表达能力、优秀的分析和解决问题能力，对挑战性问题充满激情。
加分项：
1. 在 CCF B 及以上发表会议论文或者期刊论文；
2. 有模型类竞赛 top 1%的成绩，如阿里天池比赛、阿里 AI 安全比赛、KDD 比赛等；
3. 有代码开源的习惯，并有一定的影响力和先进性。
AI 平台产品经理
主要职责：
产品规划与设计
主导 AI+金融领域产品的需求分析、功能设计和产品规划，制定产品路线图。
深入分析金融业务的痛点，结合 AI 技术进行产品创新与优化，推动 AI 模型和算法在金融行业中的落地应用（如智能风控、量化投资、个性化理财、反欺诈等）。
与金融领域专家、数据科学家、工程师等紧密合作，确保产品设计符合市场需求并具备技术可行性。
算法与技术推进
协调并推动 AI 算法团队开发适应金融行业需求的 LLM 大语言模型、机器学习、深度学习等模型。
参与数据分析、模型开发和算法验证，确保算法在金融场景中的高效性与准确性。
跟踪 AI 技术发展趋势，评估并引入前沿算法与技术，不断提升产品竞争力。
产品落地与优化
负责产品的生命周期管理，协调各方资源推动项目的实施与上线。
通过数据监控和用户反馈，持续优化产品功能与性能，提高产品的市场适应性和用户满意度。
确保产品的稳定性和高效性，解决用户在使用过程中的技术和业务问题。
跨部门沟通与协调
与技术团队、数据科学团队、业务团队及其他职能部门紧密合作，确保产品开发与落地的高效协作。
定期与公司高层沟通，汇报项目进展、市场反馈以及团队工作成果，确保产品方向与公司战略目标一致。
任职要求：
教育背景
计算机科学、金融工程、数据科学、数学、统计学等相关专业本科及以上学历，硕士及以上优先。
工作经验
至少 5 年及以上的 AI 、算法相关产品经理工作经验，有金融行业（如银行、保险、证券、资产管理等）背景的优先。
丰富的 AI 和大数据算法应用经验，熟悉机器学习、深度学习、强化学习等算法原理及其在金融领域中的应用。
技能要求
熟悉金融行业的常见应用场景，如信用评分、风险管理、算法交易、投资组合优化等。
有一定的编程能力，熟悉 Python 、R 等语言，有一定的机器学习框架（ TensorFlow 、PyTorch 等）使用经验者优先。
良好的数据分析能力，能够通过数据驱动决策并进行产品优化。
沟通与团队协作
良好的跨部门沟通与协作能力，能够有效推动项目进展。
强烈的业务敏感度与市场洞察力，能够从业务需求出发，设计切实可行的 AI 产品。
其他
良好的英文沟通能力，能阅读和理解英文技术文献。
具备创新精神，愿意挑战新的金融科技领域。
加分项：
有金融产品经理、数据科学家或 AI 产品经理等相关岗位背景，尤其是在金融行业中有成功案例。
熟悉金融合规与风险管理领域，具备相关经验的优先。
对 AI 在金融科技创新中的未来趋势有深入了解，能前瞻性地提出创新产品思路。
大模型算法
岗位职责：
1.模型选型与优化：依据公司业务与技术架构，进行大模型选型，并运用 SFT 、DPO 、KTO 等技术优化，提升模型性能。
2.Agent 系统打造：设计 Agent ，强化大模型规划能力,提升 Agent 的任务规划能力，优化大模型 API 匹配能力，使 能够根据用户需求，从众多 API 中快速、准确地筛选出最合适的接口进行调用；
3.RAG 平台构建：搭建 RAG 平台，设计文档解析、embedding 、检索、query 改写及排序等关键功能。
4.技术研究与创新：追踪大模型前沿技术，探索业务应用，开展创新研究，提出新算法与方案。
5.跨部门协作：与开发、产品等部门紧密合作，推动大模型项目全流程，依业务反馈优化技术方案。
任职要求：
1.硕士及以上学历，计算机科学与技术、人工智能、机器学习、自然语言处理等相关专业。
2.具有扎实的 NLP （自然语言处理）和大模型相关知识，深入理解 Transformer 、BERT 、GPT 系列等经典模型的原理和架构。熟悉自然语言处理方向常用技术，如命名实体识别、关系抽取、文本摘要等。对大模型的训练、微调、优化、部署等全流程有深入的理解和实践经验。
3.拥有 5 年以上 NLP 和大模型相关从业经验，具备至少 2 个大模型产品化落地项目经验，熟悉从模型训练到上线部署的整个流程，能够独立解决项目中遇到的技术难题。
4.熟练掌握大模型的 SFT 、DPO 、KTO 等技术，精通 Python 编程，熟悉 Linux 开发环境，熟练掌握 PyTorch 、TensorFlow 等深度学习框架，能够高效地进行模型训练、部署及优化。熟悉 LoRA 、QLoRA 、DeepSpeed 等大模型常用训练框架者优先。具有模型加速、部署与调度，国产化适配经验者优先。
5.在自然语言处理、机器学习、人工智能等领域有一定的研究能力，有相关学术论文发表在 A 类会议或同等期刊上者优先，或在相关领域国际比赛中获得优秀名次者优先。
6.具备良好的团队合作精神和沟通能力，能够与不同部门的人员进行有效的沟通和协作，共同完成项目目标。具有较强的问题分析和解决能力，对解决具有挑战性的技术问题充满热情.
应用研发-chatbot 、AI 营销、搜推、KYC
岗位职责：
1 、Chatbot 应用研发：负责 Chatbot 架构、功能开发与性能优化，实现智能对话。优化对话逻辑，集成大模型提升能力，适应业务场景。
2 、AI 营销应用研发：开发 AI 营销算法与用户画像，实现自动化营销。整合系统，优化投放和评估，推动智能化升级。
3 、搜推应用研发：开发优化搜推系统，提升性能和用户体验。整合数据，调整算法参数，增强竞争力。
4 、KYC 应用研发：开发 KYC 应用的人脸检测等功能，确保安全准确。跟进技术，更新功能，保障合规性。
5 、跨部门协作与业务支持：与多部门协作，结合业务优化产品，提供技术支持和培训，推动应用落地。
任职要求：
1 、本科及以上学历，计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业。
2 、具备扎实的人工智能、机器学习、软件工程等领域的基础知识，熟悉常见的算法和开发框架，如 TensorFlow 、PyTorch 等。
3 、拥有 3 年以上 AI 应用研发经验，有 Chatbot 、AI 营销、搜推或 KYC 等相关领域的项目开发经验者优先。
4 、精通至少一种编程语言，如 Python 、Java 或 C++，具备良好的代码编写和调试能力，能开发高质量、可维护的代码。
5 、熟悉前端和后端开发技术，如 HTML/CSS 、JavaScript 、Node.js 、Spring Boot 等，能够实现全栈开发，确保 AI 应用的完整交付。
6 、具备数据处理和分析能力，熟练使用 SQL 、Pandas 等工具，能够处理和分析大规模用户数据，为应用开发提供数据支持。
7 、掌握相关领域的开源工具和框架，如 NLTK 、OpenCV 等，以支持不同 AI 应用的开发和优化。
平台研发-AI 平台、Agent 、RAG 、模型仓库
岗位职责：
1 、AI 平台搭建与维护：搭建涵盖训练和推理的 AI 平台，整合开源及外部大模型 API ，优化性能与可扩展性。
开发分布式训练框架，提升高负载性能，保障平台稳定可靠。
2 、大模型 API 和 Finetune 平台开发：开发大模型 API 平台，确保接口安全易用，提供 Finetune 服务及性能监控；支持用户定制大模型，优化参数调整和任务管理。
3 、Agent 平台研发：主导 Agent 平台研发，支持 Agent 的全流程操作，优化其性能和交互能力。开发智能任务调度，提升 Agent 处理复杂任务效率。
4 、RAG 平台建设：搭建 RAG 平台，实现多种关键功能，优化检索性能和生成效果。引入新技术，提升信息检索的准确性和召回率。
5 、代码生成平台开发：负责代码生成平台开发，确保代码质量和效率。持续改进，提供代码审查和推荐功能。
6 、技术整合与创新：整合平台功能，构建统一 AI 生态，推动持续创新。跟踪前沿技术，将新技术应用于平台优化。
7 、跨部门协作与业务支持：与多部门合作，结合业务需求优化平台。提供技术支持和培训，推动业务拓展。
任职要求：
1 、硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、软件工程、电子信息等相关专业。
2 、具备扎实的人工智能、深度学习、软件工程等领域的理论基础，熟悉常见的大模型架构和原理，对开源大模型有深入的了解和使用经验。
3 、拥有 3 - 5 年以上 AI 平台研发或相关领域工作经验，有成功搭建和维护 AI 平台（包括训练和推理平台、大模型相关平台等）的项目经验者优先。
4 、精通 Python 、Java 或其他主流编程语言，熟练掌握至少一种深度学习框架（如 PyTorch 、TensorFlow ）和微服务开发框架（如 Spring Boot ），能够独立完成平台架构设计和开发工作。
5 、熟悉分布式计算、容器化技术（如 Docker 、Kubernetes ）和云计算平台（如 AWS 、Azure 、阿里云），具备使用这些技术搭建和管理大规模服务的能力。
6 、熟练使用常见的开发工具和版本控制系统，如 Git 、Maven 等，具备良好的代码编写和优化能力，能够编写高质量、可维护的代码。
7 、具备良好的数据处理和存储技术能力，熟悉数据库系统（如 MySQL 、MongoDB ）和数据存储技术（如 HDFS 、Ceph ），以支持平台的数据管理和存储需求。
8 、具备良好的团队协作精神和沟通能力，能够与不同专业背景的人员有效合作，共同完成项目目标。能够快速理解业务需求，并将其转化为可行的技术方案，具备较强的问题解决能力和对复杂问题的分析能力。
AIGC 多模态算法
岗位职责：
1 、AIGC 图片生成：主导基于 diffusion 模型的图片生成算法研发与优化，提升生成图片的质量、多样性与可控性，以满足不同业务场景下的图片生成需求，如电商产品图生成、创意艺术图片生成等。
2 、数字人相关技术研发：运用数字人语音驱动视频生成模型，实现数字人自然、流畅的语音 - 视频同步效果，优化模型性能，降低延迟，提高驱动的准确性和表现力。负责面部增强模型的开发与优化，借助图像处理技术，提升数字人面部细节、表情逼真度，增强整体视觉效果。
3 、语音合成技术优化：深入研究语音合成技术，优化语音合成算法，提升合成语音的自然度、音色丰富度和情感表现力，使合成语音更贴近真实人声。
4 、技术整合与应用：熟练运用 opencv 、ffmpeg 等工具，实现图片、视频和音频处理环节的高效整合与优化，保障多模态数据处理的流畅性和稳定性，推动 AIGC 多模态技术在产品中的落地应用。
5 、跨部门协作：与产品、设计、开发等多部门紧密协作，深入了解业务需求，将 AIGC 多模态技术融入产品功能，根据业务反馈及时优化算法与模型，助力业务发展。
任职要求：
1 、硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、模式识别、图像处理等相关专业。
2 、具备扎实的多模态领域理论基础，深入理解深度学习在图像、语音处理中的原理，熟悉 diffusion 模型、语音合成模型、数字人相关模型的架构与应用。
3 、拥有 3 年以上 AIGC 多模态相关领域工作经验，在图片生成、数字人技术、语音合成等方向有实际项目经验者优先。
4 、精通 Python 编程，熟练掌握 PyTorch 、TensorFlow 等深度学习框架，能够独立完成多模态算法模型的开发、训练与优化。
5 、熟练使用 opencv 进行图像处理，掌握 ffmpeg 进行音视频处理，熟悉其原理与常用功能。
6 、掌握多模态数据处理与分析技术，包括图像、语音数据的采集、清洗、标注及特征提取等操作。
7 、具有较强的科研能力和创新意识，在国内外知名学术会议或期刊上发表过多模态相关论文者优先，或在相关领域竞赛中取得优异成绩者优先。
8 、具备良好的团队协作精神与沟通能力，能够与不同专业背景人员高效合作，快速理解业务需求并转化为可行的技术方案。
高级模型工程师
工作职责：
负责机器学习模型的部署工作，包括线上实时模型和离线模型的完整部署流程；
负责数据处理、数据运维以及数据链路的构建与优化，确保数据链路的稳定性和高效性；
熟悉并能够灵活运用 AWS 云服务或阿里云服务，完成云端模型的部署与优化；
设计和维护实时及离线数据流的链路，确保数据流转的高效和可靠；
配合数据科学团队完成模型优化的技术支持和模型生产化；
参与数据基础架构的设计与改进，确保系统的高可用性和扩展性；
排查和解决模型及数据相关的技术问题，为系统稳定运行提供支持。
职位要求：
本科及以上学历，计算机科学、软件工程、数据科学或相关专业背景；至少两年以上模型部署或数据工程相关经验；
熟悉 AWS 相关云服务（如 S3 、EC2 、Lambda 、SageMaker 等）或阿里云服务（如 OSS 、ECS 、函数计算、PAI 等），能够熟练使用相关工具完成任务；
熟悉实时数据处理技术，如 Kafka 、Spark Streaming 、Flink 等，了解常见的实时和离线数据流架构；
熟练使用 Python 、Java 、Scala 等至少一种编程语言；
熟悉 Docker 、Kubernetes 等容器化工具，具备实际部署经验；
具有强烈的责任心和良好的团队协作能力，能够独立分析和解决问题；
拥有良好的文档撰写能力，能够清晰描述工作流程和技术实现。
优先条件：
有多云平台部署经验者优先；
熟悉深度学习框架（如 TensorFlow 、PyTorch ）模型部署者优先；
具备 DevOps 实践经验者优先；
了解大数据平台（如 Hadoop 、Hive ）的相关经验者优先。
风控数据分析算法
Job Responsibilities
风控数据分析与算法设计：
根据交易所的业务需求，设计并开发基于大数据分析的风控算法，自动化识别和评估交易过程中的潜在风险。
使用机器学习、深度学习等技术，构建数据模型，优化风控决策系统，提高对异常交易行为的识别能力。
挖掘链上交易数据和法币交易数据中的潜在风险，涵盖市场操控、洗钱、账户操控等多个领域。
风险监控系统优化：
与技术团队协作，设计并优化风控监控系统，确保算法能够实时高效地检测到异常交易行为，并触发自动化警报。
不断调整和优化算法的准确性和效率，确保风控系统在高并发情况下的稳定性与响应速度。
在算法的设计和实现过程中，关注算法的可解释性，确保风控系统的决策过程透明可追溯。
数据挖掘与模式识别：
通过数据挖掘技术，探索潜在的风险模式，识别异常的资金流动、交易行为或市场操控信号。
深入分析用户的交易行为、资金流向和交互模式，设计针对性的风控模型，提升平台对复杂风险的应对能力。
异常行为检测与实时风控响应：
设计实时风控算法，监控交易所中的交易数据，自动检测洗钱、欺诈、虚假交易等行为。
根据算法的结果，实时采取风控措施，如冻结账户、限制交易、警告用户等，以减少平台风险。
风控报告与数据分析：
编制风控数据分析报告，定期向管理层汇报算法模型的效果和风险控制的整体情况。
根据数据分析的结果，提出优化建议并参与实施，持续提升风控策略的有效性和效率。
跨部门合作与沟通：
与风控、合规、产品、技术等团队紧密合作，确保风控策略能够无缝集成到交易所的各项业务流程中。
与合规团队共同确保风控算法和策略符合法规要求，并能够应对政策变化和新兴风险。
教育背景：
本科及以上学历，计算机科学、数据科学、数学、金融工程、统计学或相关专业优先。
工作经验：
至少 3 年及以上数据分析、风控管理、机器学习等相关领域的工作经验。
有区块链行业或加密货币交易所工作经验者优先，尤其是具有风控算法开发经验者优先。
具备金融行业的风控经验、反洗钱（ AML ）、市场操控检测等领域经验者优先。
技能要求：
精通数据分析和机器学习技术，能够使用 Python 、R 、SQL 等工具进行数据处理、模型开发与分析。
熟悉常用的机器学习算法（如分类、聚类、异常检测、预测模型等）及深度学习框架（如 TensorFlow 、PyTorch 等）。
熟悉大数据处理框架（如 Hadoop 、Spark ）和分布式计算，能够处理大规模交易数据。
精通数学建模、统计分析和风险预测方法，能够根据数据特征选择合适的模型。
素质要求：
具有较强的逻辑分析能力、问题解决能力，能够迅速识别和应对新兴的风险挑战。
具有团队合作精神，能够与跨职能团队有效沟通和协作。
注重细节，具备高度责任感，能够保证算法开发的准确性和可靠性。
自主学习能力强，能够跟进行业内新的风控技术和方法。
优先考虑
具有金融市场数据分析、风险控制算法开发的经验。
熟悉区块链技术、加密货币交易所的运营模式及其风控需求。
英语流利，能够处理国际业务中的数据分析和风控问题
算法部署工程师
岗位职责：
1 、负责算法模型的生产环境部署，实施容器化和微服务架构。
2 、设计高可用性系统架构，确保算法服务的稳定性与高效性。
3 、配置并管理负载均衡，优化资源使用并提升系统性能。
4 、监控系统状态，进行故障排查与性能优化。
5 、参与制定并实施数据安全策略，确保数据传输和存储的安全性。
6 、与数据团队及开发团队协作，确保算法模型的上线与持续优化。
岗位要求：
1 、熟悉云计算平台（如 AWS ）和容器化技术（如 Docker 、Kubernetes ）。
2 、具备负载均衡、高可用性设计及实践经验。
3 、了解数据安全和隐私保护相关技术。
算法核心工程师（ CV 方向）
人脸识别算法工程师（ KYC 方向）
岗位职责：
1 、人脸检测算法研发与优化：负责设计并开发高精度的人脸检测算法，能够在不同场景（如室内外、不同光照条件、复杂背景等）下快速准确地检测出人脸位置。持续优化算法性能，提高检测速度与准确率，降低误检和漏检率，以满足 KYC 业务中对人脸快速定位的需求。
2 、人脸识别算法创新与应用：深入研究人脸识别技术，开发基于深度学习的人脸识别模型，提升模型对不同姿态、表情、年龄变化的鲁棒性。通过优化特征提取与匹配算法，提高人脸识别的精度和效率，确保在大规模人脸库中的准确识别，为 KYC 身份验证提供可靠技术支持。
3 、人脸防伪算法设计与改进：专注于人脸防伪算法的研发，综合运用多种技术（如活体检测、纹理分析、红外成像等），有效区分真实人脸与各种伪造手段（如照片、视频翻拍、面具等）。不断跟进最新的伪造技术，及时更新和优化防伪算法，保障 KYC 过程中的安全性。
4 、算法集成与系统优化：将人脸检测、识别和防伪算法集成到 KYC 系统中，与其他模块（如数据采集、身份信息比对等）进行有效整合。借助图像处理和计算机视觉技术，优化整个系统的性能，确保算法在实际应用中的稳定性和高效性。
5 、跨部门协作与业务支持：与产品、开发、测试等部门紧密合作，深入了解 KYC 业务流程和需求，将人脸识别技术无缝融入产品功能。根据业务反馈，及时调整和优化算法，为 KYC 业务的顺利开展提供强有力的技术保障，提升产品在市场上的竞争力。
任职要求：
1 、硕士及以上学历，计算机科学、模式识别、图像处理、人工智能等相关专业。
2 、具备扎实的计算机视觉和深度学习理论基础，深入理解人脸检测、识别和防伪的技术原理，熟悉常见的人脸识别模型以及相关的深度学习架构（如 CNN 、ResNet 、Vit 等）。
3 、拥有 3 年以上人脸识别相关领域工作经验，在 KYC 项目或类似身份验证场景中有实际项目经验者优先。
4 、精通 Python 编程，熟练掌握至少一种深度学习框架（如 PyTorch 、TensorFlow ），能够独立完成人脸识别算法模型的开发、训练与优化。
5 、熟练使用 OpenCV 等图像处理库，具备良好的算法实现和代码优化能力，能够高效处理图像数据。
6 、掌握数据处理与分析技术，能够对大规模人脸数据进行采集、清洗、标注及特征提取等操作，具备构建和管理人脸数据库的经验。
7 、具有较强的科研能力和创新意识，在国内外知名学术会议或期刊上发表过计算机视觉、人脸识别相关论文者优先，或在人脸识别领域竞赛中取得优异成绩者优先。
8 、具备良好的团队协作精神和沟通能力，能够与不同专业背景的人员有效合作，共同完成项目目标。能够快速理解业务需求，并将其转化为可行的技术方案。
也有其他常规的技术岗，业务岗招聘：
java 开发、IOS 、前端、后端、GO 架构师、交易系统开发
各类产品经理岗：金融策略、金融风控、VIP 、智能客服、web3 、交易体验优化
具体的 JD 可以联系我，发给大家看看哈
可以通过内推链接：
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