同花顺A-STAR 摘星计划--诚邀你的加入,代码决胜,AI破局

薪资年包40w-100w 校招or实习都可 不限专业不限年级 *******************

同花顺目前拥有员工5000人左右,中国地区互联网金融信息服务行业top1,齐全的产业线(2B、2C、AI人工智能领域均有布局),B端券商基金市场占有率80%+,C端注册用户5亿+、日活量1500万+;AI人工智能沉淀20+年,拥有3亿+的注册客户,30+项核心技术服务,近年来已推出多款月活超百万的AI大模型产品。其中一款面向海外个人用户的AIGC产品,提供数字人、AI视频/图像生成等功能,目前月活近400万,年营收达数千万,长期位列出海AI产品前十。

技术层面,我们在INTERSPEECH、ACL、EMNLP、AAAI等顶级会议上发表多篇论文,并屡获AI领域国际赛事奖项。同时,我们与卡内基梅隆大学、爱丁堡大学等国际院校保持技术合作,设有国家级博士后科研工作站,并与清华、浙大、中科大、上海交大、同济等多所高校联合培养博士后。

公司已在新加坡、美国等地设立分支机构,支持员工海外办公,并提供多元业务线选择,为优秀人才在不同阶段的发展提供广阔平台。

【岗位一】金融AI软件工程师

职责核心:

1、构建市场情绪分析与事件驱动的智能投研系统

2、开发基于知识图谱与Multi-Agent的金融内容生成平台

3、实现从数据挖掘到多模态内容创作的AI闭环

4、跟踪并落地Multi-Agent、Deep Search等前沿金融AI技术

 

【岗位二】多智能体研发工程师

职责核心:

1、开发基于大模型的AI应用,构建多智能体工作流与工具链

2、优化模型指令与Prompt策略,提升生成内容质量

3、搭建代码增强检索系统(RAG),支持设计规范与组件库的高效生成与校对

4、探索前沿技术在实际业务中的落地应用

 

【岗位三】AIGC应用算法工程师

职责核心:

1、负责图像、视频生成等AIGC模型的研发与工程落地

2、优化模型训练与推理性能,包括分布式训练、量化、剪枝等

3、编写高性能CUDA算子,提升Diffusion/Transformer等模型推理效率

4、构建模型优化工具链,解决模型迭代中的工程化问题

 

要求硬核:扎实的编程功底、优秀的设计能力和代码品味,ACM级算法与工程实现能力优先

加入同花顺,你可以挑战顶级技术战场,直面多智能体编排、CUDA内核优化、金融超大规模知识图谱,这里的问题难度,不亚于任何一道ACM终极试题。

从选手到架构师的蜕变:我们不需要你只是解题,我们需要你定义问题、设计系统、制定规范,成为那个编写“赛题”的人。

顶级技术氛围:与ACM金牌同事、量化金融专家并肩,在AIGC最前沿领域,将你的算法天赋转化为千万用户依赖的金融智能产品。

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头像
10-28 15:08
已编辑
北京理工大学 算法工程师
一面: 上机复盘。问了k-means的算法流程。0927的笔试。问的很宏观,面试官应该不太懂多模态这一块所有一直问的是很宏观的东西对多模态的个人认识,未来的趋势当时给我唬住了,回来一想是因为他不懂细节所以不问问的比较多的是怎么优化模型性能,看得出来面的面试官都是偏模型优化这一块的手写合并区间leetcode.56面完通知过了,等二面。2h later二面:很casual的对话,面试官看着比较富态,相比一面没那么大压力,问的也是推理优化反问的时候说他们是做多卡通信,昇腾硬件这一块的。问了为什么是网安的,却来做ai,我说考研网安分低,但是自己一直在搞算法问了我意向base地点手写两数之和leetcode.1面完通知过了,等三面。30min later三面:提了一下篮球,问我打什么位置,提到了文班亚马提了一嘴支委的工作问腾讯为啥没转正,说了自己的反思,获得了面试官的认可问多模态的看法,未来的发展方向,个人的理解,说了omni和unified的区别问我sora2的创新点,不懂aigc问强化学习和sft的区别,说了我的看法问了一个 python 装饰器的作用计算机系统中 cache 的作用问了我意向base地点反问:对多模态的看法有什么建议,建议我看看模型优化这一块骑车回公司的路上,hr 通知我过了,入池。总结整体面下来感觉没有什么压力,hw的校招生除了人才计划,剩下的应该都是差不多的,也不会卡人,就看愿不愿意去了。整体感觉面试官的精神状态都还可以,不想互联网大厂那么咄咄逼人,那么看重匹配度。面试的地方有茶歇,饿了可以吃,中文还有午餐券,但是晚上就没有了,我下午1.30到的,面完6.10等候的大厅有好多人,看得出来有些人是精心打扮过的,还有的穿了正装,hw在大家心目中分量还是很重的。等下周谈薪和base地
查看12道真题和解析
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10-23 10:31
门头沟学院 Java
—大红 字节:流程迅速,是挂是过都很快,就是手撕存在斩杀机制压力大。携程(线下):线下流程井井有条,还有叫号面试系统,还包午饭,有小零食,面试难度也很友好。美团:流程推进也很快,同时面试官介绍业务很耐心,非常赞,大家都夸团子不是没道理的!—小红pdd(线下):流程很快,面试过程也很不错,面试官也耐心介绍pdd的工作,就是线下有流程一点点混乱,然后面试强度的不低。京东:流程也比较快,面试难度友好,就是线下hr面比较难顶,当日通勤来回4+小时,横穿上海。滴滴:一天三面,面试难度友好(可能是kpi面),因为约面晚,我个人也觉得是备胎。xhs:今年薪资开得特别高,缺点就是池子太大,一旦泡出来就被大包砸晕,比较遗憾,我说不想做tob业务,直接被挂了,后悔了,这么大包,我扫厕所也行的。—小黑慢脚:大家诟病的泡池子机制,而且在一面结束后,二面约在了2周后,很明显的扩大池子的嫌疑。hr面后泡池子中,已经泡了一个月,泡成巨人观了。🐜:业务面hr面流程超级快,hr面后泡了一个半月池子了,还没有消息。—大黑同花顺:一面说需要提前实习,二面说必须得实习转正,婉拒了,过了两月问“给正式offer什么时候来实习”,我说有毕业论文,暂时去不了,然后又没了。xp汽车:拼手速抢面试时间,手慢无,睡觉错过了,最近开薪资了,好像也不怎么给力。
Twilight_m...:字节拿人简历刷kpi面不匹配岗位,还有部门锁简历,这还能给大红
26届秋招公司红黑榜
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