新加坡的这些公司正在直招【算法/AI】岗位共 37 条
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| 岗位 / 公司 | 薪资 | 地点 | |
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| 社招 需硕士及以上学历，计算机相关专业，精通大模型与Agent技术，熟悉多模态AI和RL训练，有顶会论文经历优先。 | 面议 | ||
| 社招 需AI相关领域博士，有第一作者顶会论文，精通扩散模型和自回归生成，3年以上视频生成模型研究经验 | 面议 | ||
| 校招 需本科以上学历，精通Python，熟悉机器学习、数据挖掘和运筹优化算法，了解大模型微调技术。 | 面议 | ||
| 校招 需硕博优先，计算机或数学专业，精通概率统计和数据分析，熟悉机器学习、深度学习算法，掌握Tensorflow等框架 | 面议 | ||
| 校招 需硕士以上学历，有实际项目经验，精通数据挖掘和机器学习算法，熟悉Python及大数据技术如Hadoop、Spark。 | 面议 | ||
| 社招 需在读计算机科学等相关专业本科或研究生，具备机器学习或深度学习经验，精通Python，英语和普通话流利。 | 面议 | ||
| 社招 需CS/ML博士或等效研究经验，专精多模态理解与VLM/LLM训练，有顶会第一作者论文，精通PyTorch和JAX。 | 面议 | ||
| 社招 需AI相关领域博士，有交互或可控视频生成研究经验，精通Python/PyTorch，熟悉扩散模型和VLM。 | 面议 | ||
| 社招 需AI相关领域博士，精通条件生成模型和扩散模型，熟悉游戏引擎输入输出，有Python/PyTorch经验及论文发表。 | 面议 | ||
| 社招 需计算机科学等相关领域博士，精通语音处理和生成模型，有LLM多模态经验，熟悉Python和PyTorch | 面议 | ||
| 社招 需熟悉机器学习和NLP，精通至少一种编程语言，有顶级AI会议发表经验优先 | 面议 | ||
| 社招 需在读博士或硕士，专业为计算机视觉、图形学或机器学习，熟悉生成模型，有深度学习和图像视频数据处理经验。 | 面议 | ||
| 社招 需熟悉机器学习和推荐算法，精通至少一种编程语言，有数据挖掘项目经验，偏好NLP或大数据背景 | 面议 | ||
| 社招 需计算机相关本科及以上学历，精通深度学习系统实现、模型训练与推理优化及分布式训练，有顶级会议论文者优先 | 面议 | ||
| 社招 需精通Python编程，扎实掌握机器学习和大型语言模型知识，熟悉代码模型开发、数据管理、评估及实验设计 | 面议 | ||
| 社招 需计算机科学或电子工程相关专业，有语音/音频处理研究经验，精通Python和机器学习框架，博士优先 | 面议 | ||
| 社招 需本科学历，5年以上搜索或大规模ML系统经验，精通Java，熟悉向量搜索如FAISS，有生产环境ML系统部署经验 | 面议 | ||
| 校招 需硕士及以上学历，计算机专业，熟悉Python、Linux、Spark，了解统计学习和深度学习，有研究成果者优先。 | 面议 | ||
| 社招 需机器学习与统计基础，精通Python及相关ML库，熟悉数据处理工具，了解LLMs、NLP或推荐系统。 | 面议 | ||
| 社招 需计算机科学在读博士，有顶会论文发表，精通深度学习实现和分布式训练，优先扩散模型或文本生成经验 | 面议 | ||
| 社招 需统计、数学等量化专业硕士或博士学历，精通Python与SQL，有统计分析和机器学习经验，热爱游戏。 | 面议 | ||
| 校招 需2027年博士毕业，专业为计算机科学、人工智能或数学，精通深度学习、多模态学习等AI研究，熟练使用PyTorch | 面议 | ||
| 社招 需在读硕士或博士，定量学科背景，精通深度学习、强化学习或LLM，熟练Python，C++优先 | 面议 | ||
| 校招 需本科及以上学历，熟悉推荐算法及深度学习框架，掌握Python或Scala，具备数据处理和分析能力 | 面议 | ||
| 社招 需量化专业硕士或博士学位，精通Python与SQL，有统计分析和机器学习系统经验，热爱游戏行业。 | 面议 | ||
| 社招 需计算机科学或人工智能领域博士学位优先，精通机器学习和深度学习，熟悉AIGC框架如Diffusion models | 面议 | ||
| 社招 需硕士及以上学历，精通Python，有机器学习和深度学习背景，熟悉数据结构和算法。 | 面议 | ||
| 校招 需硕士及以上学历，数学或计算机专业，熟悉python、Linux、Spark，了解统计学习和深度学习，有相关研究成果优先 | 面议 | ||
| 社招 要求博士学位在计算机视觉、图形学或机器学习领域，有CVPR等顶会发表，精通PyTorch/TensorFlow | 面议 | ||
| 社招 需计算机视觉或图形学等相关领域在读博士，熟悉3D建模技术，有顶会论文发表经验者优先。 | 面议 |
