职范人才

工作职责 -负责公司业务场景下的反作弊算法与技术体系规划，包括风险识别、作弊对抗、策略模型、系统架构等方向的整体设计与演进。 -结合业务增长、内容生态、活动运营等关键场景，构建并持续优化反作弊能力，提升对异常流量、刷量、薅羊毛、黑灰产攻击、账号/设备/行为风险等问题的识别与拦截效果。 -带领团队推进反作弊技术架构落地，包括风险特征体系、策略引擎、机器学习模型、图挖掘、效果评估等核心能力建设。 -跟踪黑灰产作弊手法和行业前沿技术，持续提升团队在作弊对抗、异常检测、图关系挖掘等方向的技术深度和实战能力。 -负责反作弊团队的建设与管理，包括人才梯队搭建、团队能力培养、技术方向规划和跨团队协同，打造高战斗力、高专业度的反作弊团队。 任职资格 -计算机等相关专业背景，具备5年及以上反作弊、黑灰产对抗、算法策略等相关经验。 -熟悉互联网业务中的反作弊场景，对刷量、薅羊毛、黄牛、账号作弊、设备作弊、内容作弊、流量作弊、BC勾结等常见风险有深入理解，并具备成熟项目落地经验。 -具备较强的算法建模和策略规划能力，能够基于业务风险特征，设计并指导团队落地风险识别模型、策略体系、特征工程、效果评估和持续迭代机制。 -熟悉传统机器学习、深度学习、异常检测、图算法、社团挖掘、用户画像、行为序列建模等常用算法，并能够结合具体业务场景进行有效应用。 -具备较强的团队管理和人才培养能力，能够搭建合理的人才梯队，提升团队在算法、策略、工程化和业务理解方面的综合能力。

运维开发工程师（大模型方向） 工作职责 1、系统可靠性保障：主导Hadoop/YARN、Spark、Flink、Kafka、DolphinScheduler等大数据组件的高可用架构设计、部署、调优和监控与故障应急响应； 2、可观测性体系：设计并落地统一监控告警平台（Prometheus/Grafana + 自定义指标），覆盖从主机到作业粒度的全栈监控； 建设日志分析系统（ELK/Splunk），实现快速故障定位与根因分析，开发智能告警降噪与自愈脚本； 3、自动化与DevOps：开发自动化运维工具（Python/Go/Java），覆盖部署、扩缩容、配置管理、日志收集等场景，构建CI/CD流水线，实现大数据组件无人值守发布与灰度升级，维护Infrastructure as Code（Terraform/Ansible）及配置中心化管理。 任职要求 1、3年以上集群运维/SRE经验； 2、精通以下至少3项： 分布式系统原理：HDFS/YARN/Spark/Flink/Kafka/DolphinScheduler工作原理及调优； 运维技术栈：Linux内核调优、网络（TCP/IP）、容器化（Docker/K8s）； 自动化开发：Python/Go/Shell脚本开发能力； 可观测工具：Prometheus/Grafana/ELK/OpenTelemetry； 3、熟悉云原生大数据服务者优先； 4、主导过100+节点集群的稳定性治理经历优先。

岗位职责： 您将根据团队目标和个人专长，参与以下关键领域的架构设计与工程实现： 一、高并发服务端与 API 系统： 1.深度参与面向数千万日活用户的产品后端架构设计； 2.负责核心服务的性能优化、数据库调优与分布式系统可靠性保障； 3.开发与迭代 AI Chat Bot 等创新产品功能，探索 AI 技术的应用边界。 二、大规模数据处理 Pipeline： 1.负责数据采集、清洗、去重与质量评估系统的设计与开发； 2.构建服务于搜索、多模态与模型训练的高质量数据湖与索引系统； 3.持续优化数据处理各环节的性能与吞吐，确保数据管道的稳定高效。 三、Agent 基础设施与运行时平台： 1.设计与开发支撑海量 AI Agent 运行的下一代容器调度与隔离平台； 2.攻克容器生命周期管理、资源精细调度、多硬件平台统一支持等核心难题； 3.构建高性能、高安全性的 Agent 运行时环境。 核心要求： 一、工程与架构能力： 1.精通 Rust / C++ / TypeScript / Python 中至少一门语言，具备优秀的设计能力与代码质量意识； 2.对分布式系统有深刻理解与实践经验，能够设计高可用、高可靠的系统架构； 3.对数据库原理有深入理解，拥有丰富的性能调优与大数据处理经验。 二、系统与运维功底： 1.深刻理解计算机组成、操作系统、计算机网络等核心原理； 2.熟练运用 Profiling 和可观测性工具分析与定位复杂系统问题； 3.对 Kubernetes 及云原生部署有深入理解，具备云上系统优化经验。 三、视野与思辨： 1.对世界充满好奇心，这种好奇心会自然延伸到对复杂系统底层运作机制的持续探索； 2.不满足于被动执行，对通用人工智能（AGI）的技术路径与发展有着独立的思考与执着的好奇心； 3.相信广泛的兴趣能滋养创造力。无论是音乐、体育、美术，还是其他领域的热情与审美，我们相信这些都将为你带来独特的视角与创新灵感。

职位描述 1、构建电商Agent核心大脑与前沿技术落地：探索主流Agent框架，如LangGraph、OpenClaw、Hermes、Codex、Claude Code等，构建稳定可靠的Valley-Agent基座，重点提升任务的自动规划与调度、工具调用、多模态交互及深度研究能力；持续追踪AI Agent领域的最新进展（如Codex,OpenClaw,Hermes,ClaudeCode等），引入并验证新技术的可行性，沉淀技术文档与最佳实践，推动前沿技术在国际电商治理场景的创新应用； 2、打造电商场景Skills工具集：基于电商业务系统，构建和优化一系列高性能、可复用的Skills。这包括利用小尺寸模型打造支撑高QPS场景的基础模型工具集，也包括将复杂的业务SOP（标准作业程序）封装为稳定可调用的治理Agent（如审核、RCA、立规Agent）； 3、研发与优化Agentic RL：基于主流Agent框架，并结合Post-training技术（SFT/RLHF）与强化学习（PPO/GRPO）对模型进行持续优化，建立电商大模型的Agentic RL训练体系，提升模型在复杂问题上的准确率与动态反思能力； 4、探索Agent自动化与自进化：结合Auto-Workflow与多智能体系统（MAS），一方面支持工作流的自动生成与优化，另一方面探索基于Agentic RAG和Memory机制的自进化（Self-Evolution）闭环，让Agent能够从真实交互数据中学习，持续提升其决策与执行能力； 5、构建稳定可靠的Agent基础设施：负责Agent系统的性能与稳定性优化，包括资源利用、QPS、成本控制、环境交互速度等，并沉淀通用能力，构建包含可观测性与权限体系的Agent Infra，保障系统的安全可控。 职位要求 1、精通Python编程，具备生产级应用的开发经验，熟悉Linux开发环境，并对数据结构和算法有深入理解； 2、熟悉至少一种主流Agent框架，如LangGraph、OpenClaw、Hermes、Codex、Claude Code等，并有实际项目经验； 3、深刻理解大模型（LLM）与AI Agent的核心原理，熟悉主流Agent架构（如ReAct/PlanAct）、多智能体系统（Multi-Agent）及上下文工程与记忆（Context Engineering/Memory）等概念； 4、具备AI算法背景，对SFT、RLHF等Post-training技术有深入了解，有针对性优化模型能力的实践经验者优先； 5、具备出色的技术沟通、项目管理和跨团队协同能力，能够撰写清晰的技术文档、教程和示例代码； 6、对技术充满热情，具备优秀的分析和解决问题能力，能够主动追踪前沿技术并探索其在业务中的应用。 加分项 1、在电商、内容风控、平台治理等领域有相关算法或研发经验；在强化学习领域有深入研究或实践经验，如Policy-based/Value-based methods、PPO、GRPO等； 2、熟悉多模态（Multi-modal）推理技术，并有相关项目落地经验；对Agent安全（Safety）、成本优化、性能（QPS/稳定性）有深入思考或实践经验； 3、在ICML、ICLR、NeurIPS、ACL、CVPR等学术会议上发表过有影响力的研究成果，或在ACM/ICPC、NOI/IOI、Kaggle等竞赛中获奖者。熟悉全球主流大模型服务及API，有设计并落地复杂Agent系统的经验。

训练Infra工程师 职位描述 1、负责大规模预训练框架的研发、优化和维护，根据业务需求持续改进训练框架和策略，提升模型训练效率 2、分析和定位训练中的性能瓶颈，实施针对性优化措施，提升训练效率和稳定性 3、跟进业界技术进展，不断同步与集成最新训练优化策略 职位要求 1、对自然语言处理、计算机视觉和多模态算法有深入理解，熟悉主流的 LLM 和 VLM 模型架构，有分布式训练经验 2、精通 Python 编程语言，熟悉 PyTorch 深度学习框架和 Megatron 分布式训练框架 3、有大规模预训练优化 / MoE 训练优化经验的优先考虑 加分项： 1、在ACM、NOI、IOI、超算比赛中有获奖经历者优先 2、具有 cuda 算子优化/profiling 能力者优先

后端研发工程师 后端开发技术管理的职位，欢迎来了解： 1，重本以上学历，年轻高潜 2，to c方向的各技术栈后端开发 3，对标阿里P7-P10 4，有没有带过团队都可以 这都是刚新增职位，不是替代职位，面试快、offer快、薪水好谈、职级好谈，宝藏职位稍瞬即逝，先到先得 工作职责 1、参与服务端研发工作，承担多个核心系统建设，并持续优化改进; 2、参与AI架构演进优化，对标行业前沿，保持技术领先性; 3、持续提升基础工程能力，优化用户体验，支撑业务目标达成; 4、保障系统绝对稳定和高可用性，推进极致敏捷迭代。 任职资格 1、本科及以上学历，精通Golang/Java/C/C++/PHP中的一种或者多种语言 2、熟悉Linux、MySQL、Redis等基础设施应用; 3、具备分布式、大流量场景下的系统设计、性能优化、稳定性治理的能力; 4、业务理解能力强，技术学习迁移能力强、责任心强、具备良好的沟通和团队协作能力。

多模态世界模型算法研究员/专家 职位描述 1、探索研究多模态理解、生成式、机器学习、强化学习、AIGC、计算机视觉、人工智能等前沿技术； 2、探索大规模/超大规模多模态理解与生成交织的基础模型，并进行极致系统优化； 2）数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化； 2）提升数据合成、Scalable Oversight、模型推理、规划能力，构建全面客观准确的评测体系，探索提升大模型能力； 3、探索突破包括而不限于多模态RAG，视觉CoT与Agent等在内的多模态模型、世界模型进阶能力，构建GUI/游戏等虚拟世界的通用多模态Agent； 4、利用预训练、仿真等技术对虚拟/现实世界的各类环境进行建模，提供多模态交互探索的基本能力，推动应用落地，研发以人工智能技术为核心的新技术、新产品。 职位要求 1、本科及以上学历，计算机、电子、数学等相关专业； 2、在计算机视觉、多模态、AIGC、机器学习、渲染生成等一个或多个领域有较深入的研究者； 3、具有出色的分析、解决问题的能力，能深入解决大模型训练、应用存在的问题，有自主探索解决方案的能力者； 4、具有良好的沟通协作能力，工作积极主动，能够与团队融洽合作，一起探索新技术，推进技术进步。 加分项： 1、具有优秀的基础算法、扎实的机器学习基础，熟悉CV、AIGC、NLP、RL、ML等领域的技术，在CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS、ICLR、SIGGRAPH或SIGGRAPH Asia等会议/期刊上发表论文者优先； 2、具有优秀的代码能力，熟练掌握C/C++或Python编程语言，ACM/ICPC、NOI/IOl、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先； 3、在多模态、大模型、基础模型、世界模型、RL、渲染生成领域，主导过大影响力项目者优先。