电鸭    40人浏览/5人投稿    284天前    待托管赏金

岗位简介 我们正在寻找一位擅长 数据特征研究与工程实现 的工程师，加入团队后，你将负责从多维度数据中提炼有价值的特征，并推动其在预测建模、信号生成和风险控制中的应用。 你将深入参与 数据清洗、特征构造、特征筛选与优化 等完整流程。 工作内容 处理多类结构化与非结构化数据（如交易记录、行为数据、宏观变量等），构建可复用的数据管线 研发多类型特征：统计类特征、时间序列指标、结构化信号等 对特征进行有效性与稳健性研究，包括相关性分析、信息量评估、衰减性测试 建设特征管理与存储体系，提升研发效率与追溯性 与建模与算法团队协同，优化模型输入设计，提高预测效果与稳定性 跟进前沿方法，如深度学习表示、图结构建模、新型数据源等 任职条件 数学、统计学、计算机、数据科学等相关专业，硕士及以上学历 扎实的数据处理与建模功底，熟悉时间序列分析、特征工程与降维方法 熟练掌握 Python / C++ / Java 中至少一种编程语言，能熟练使用 NumPy / Pandas / Scikit-learn / PyTorch 等库 熟悉数据库和分布式数据处理框架（如 SQL、Spark、Ray），具备处理大规模数据的能力 逻辑思维清晰，能独立完成研究与工程化落地 加分项 有数据挖掘、机器学习或建模方向的项目经验 有大规模序列数据处理或特征构造的实践经历 熟悉特征选择、特征重要性评估、AutoML 或特征生成工具 谢谢你给社区的朋友们带来的工作机会：） 友情提示，请参考社区规则：https://eleduck.com/posts/6GzfGe 认真对待你的招聘帖子并补全以下内容：公司介绍、业务产品、薪资范围、面试方式等。 换位思考，没有这些信息，申请者将很难判断自己是否应该申请；与其在之后的环节给每个人都一一解释一遍，还不如直接在帖子里写清楚，沟通效率更高。 请尽快补充完善，不符则删，谢谢理解鸭：）

电鸭    42人浏览/5人投稿    262天前    待托管赏金

项目有甲方，主要应用场景如下： 场景一：NL2BI 系统可将业务人员输入的自然语言问题精准转换为复杂 SQL，从数据库取数并自动渲染成图表。 场景二：基于 RAG 架构的企业知识问答系统能解析、向量化多格式内部文档，通过语义检索找到相关文档片段，由大模型生成准确答案。 场景三：AI 营销模型系统利用用户数据和特征维度，通过特征工程和机器学习模型动态预测客户产品偏好，输出目标客户白名单及营销策略 有没有朋友感兴趣一起搞一下！

电鸭    38人浏览/5人投稿    261天前    待托管赏金

又来鸭鸭找小伙伴啦～ 职位信息如下，符合要求感兴趣的小伙伴们请联系。每一封邮件将3个工作日内回复。 为什么选择我们： 技术导向，你将接触到最前沿的技术，在机遇与挑战并存的环境中快速成长； 志趣相投，你将和一群坚持开源，对技术充满热情的小伙伴一起共事； 快乐工作，你将在平等自由开放的企业文化中，做自己喜欢的技术，没有加班和996； 快速成长，你将有机会参加世界顶级技术会议，与世界各国小伙伴一起交流； 只工作不上班（来自鸭鸭），支持远程办公，只要你足够优秀，我们可以在世界各地一起并肩战斗。 AI工程师 – 情报系统方向 薪资：4000-6000USD/月，能力强者可商议 工作形式：远程（每年会有一次为期一周的 Workcamp 集中办公/团建） **岗位简介 ** 我们正在构建一个AI驱动的情报分发平台，融合结构化信号抽取、检索增强生成（RAG）、规则逻辑与大语言模型推理，打造面向加密与金融行业的智能情报系统。你将加入核心工程团队，参与构建从Document → Signal → Feature → Insight的全链路系统。该角色需要扎实的工程能力，并对LLM、RAG框架与特征工程等前沿AI技术保持强烈兴趣。 主要职责 设计与实现Signal/Feature特征抽取管道，支持规则、正则、机器学习及LLM混合抽取。 构建与优化召回层（OpenSearch / Postgres / Qdrant），实现高效候选检索。 实现应用层（CEL / JsonLogic / LLM）用于业务逻辑判断与特征推理。 集成LLM API（如OpenAI、Anthropic）以支持规则生成、特征抽取与Schema演进。 使用轻量模型（Logistic Regression、GBDT、小型Transformer）优化性能，实现LLM蒸馏。 与产品、数据及AI团队协作，推进Signal/Feature Schema、缓存与状态仓架构演进。 持续关注LLM、RAG、Agent与数据智能方向的新技术并主导验证实验。 **任职要求 ** 熟练掌握Python，愿意学习Go或Rust等语言。 具备信息检索、RAG系统或数据管道的实现经验或理解。 熟悉OpenSearch、Elasticsearch、Postgres或向量数据库（Qdrant、Milvus）。 熟悉Kafka、Flink或规则执行框架（CEL、OPA、JsonLogic）。 具备将算法与工程结合的能力。 学习能力强，具备良好的问题解决与自驱力。 沟通与团队协作能力优秀，具备中英文双语能力者优先。 对AI前沿技术与新框架保持持续兴趣与热情。 **加分项 ** 有LLM结构化抽取或非向量化RAG经验。 具备模型蒸馏、压缩或轻量推理经验。 熟悉加密、金融情报或Alternative Data领域。 有分布式系统或大规模数据工程背景。 **我们提供 ** 参与融合LLM、信息检索与数据智能的创新系统研发。 扁平化、技术驱动与学习导向的团队文化。 支持远程与弹性办公。 从0到1参与设计与实现新一代AI驱动的情报系统架构。

猿急送    226人浏览/5人投稿    1004天前    已托管赏金

飞刀围棋软件开发需求文档 项目目标 创建基于"飞刀围棋"规则的软件，利用深度学习训练AI实现人机对弈，附带图形用户界面(GUI)和基础围棋功能。 1. 围棋引擎与界面 选用并可能修改KataGo引擎适应飞刀围棋规则。 利用或修改现有界面如lizzieyzy，或其他如sabaki, gogui，必要时自行设计界面。 2. 飞刀围棋规则 11路棋盘，第15-50手每方3把“飞刀”，飞刀回合连下2手。 3. 界面功能 下棋、摆棋、设置飞刀(显示数量和可用状态)、连线。 4. AI训练需求 调整训练算法适应飞刀围棋规则，使用PyTorch和KataGo，主任务

匠迹众包    41人浏览/5人投稿    857天前    已托管赏金

TensorFlow学习指定图片要求：训练达到95%识别率目的：能够很好的识别达到要求必须全额支付，否则不支付任何费用用途：内部测试使用场景：替代人工

猿急送    51人浏览/5人投稿    840天前    已托管赏金

计算测试集总体误差（或准确率）的特定函数 在第一次迭代（epoch）之前和每次迭代之后调用该函数 显示总体误差（或准确率）随迭代次数而变化的情况 尝试修改网络结构（层的大小、数量和/或类型）或训练条件（数据的增加） 完整描述您的最终网络，包括：层数和子层数，确定从输入到输出的所有中间变量（"Xn"），并给出其维数（张量大小）；确定所有连续函数（"Fn"）及其类型；确定这些函数的所有参数（"Wn"），给出其维数（张量大小），并说明其是否为零（相应函数无参数）。 计算一幅图像的正向遍历的浮点运算次数（如果有反向遍历，其运算次数几乎相同

猿急送    37人浏览/5人投稿    809天前    已托管赏金

海上目标检测算法改进，提升1%-3%(提供公共数据集作为私人数据集，深度学习算法工程师可任意选择)。交付:源代码、网络改进前后对比图、网络改进前后评价指标对比、网络训练图、方法改进原因，指导改进后模型部署(测试和训练)

电鸭    48人浏览/4人投稿    451天前    待托管赏金

职位名称：Python工程师 薪资范围：15-20k 职位描述 我们正在寻找的Python工程师加入我们的团队，参与公司多智能体AI调研平台的研发。您将参与项目的全生命周期，包括需求分析、系统设计、编码实现、测试和维护，与团队紧密协作，确保项目高质量按时交付。 岗位职责 参与多智能体AI调研平台的需求分析和系统设计。 负责后端业务逻辑的开发和优化。 与前端工程师协作，确保API接口的稳定性和高效性。 参与系统架构设计，优化系统性能。 编写和维护技术文档，保证代码质量和可维护性。 跟踪并解决生产环境中的技术问题。 任职要求 教育背景：计算机科学与技术或相关专业本科及以上学历。 工作经验：3年左右Python开发经验，有深度学习或AI项目经验者优先。 技能要求： 精通Python编程语言，熟悉Django、Flask等Web框架。 了解深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）。 熟练使用MySQL、MongoDB等数据库。 熟悉Linux操作系统，能够编写Shell脚本。

实现    272人浏览/4人投稿    1237天前    已托管赏金

需要开发者有类似软件的开发经验，项目费用及详情请与我们联系 工作内容包括： 1、OpenGL或DirectX 3D开发：根据3D模型将视频进行透视转换并渲染投影； 2、图形图像处理及简单的图像算法开发：图像图形的空间变换，可实现投影、透视等转换； 3、视频播放器二次开发及后期维护，可实现高分辨率视频流畅播放，以及联机视频同步播放； 4、简单的界面开发及可视化； 开发者需要拥有的技能、经验： 1、具备OpenGL/DirectX 3D开发经验； 2、熟悉FFmpeg开源项目，并能基于框架进行二次开发； 3、了解图像融合，可实现图像融合及拼接等功能； 4、了解高分辨率高帧率图像编解码； 6、熟练掌握 C/C++，熟练使用Visual Studio，QT或ImGui等开发环境及界面框架； 5、相关经验更佳：熟悉版本控制系统Git使用、熟悉Python、PyQT，以及YOLOv5、MediaPipe等机器学习模型使用经验；

猿急送    49人浏览/4人投稿    818天前    已托管赏金

4.1安全帽跟踪检测及训练过程 27 4.1.1 YOLOv3+DSST算法流程图 27 4.1.2训练过程配置修改 27 4.1.3安全帽的特征提取 28 4.1.4安全帽检测定位 30 4.1.5损失函数 31 4.1.6 DSST算法原理 32 4.1.7训练结果及分析 33 4.2安全帽检测 34 4.2.1单目标检测 34 4.2.2多目标检测 35 4.2.3追踪检测 35