Xgboost Jobs In China - 9 Job Positions Available

About FWD Group FWD Group (1828.HK) is a pan-Asian life and health insurance business that serves approximately 40 million customers across 10 markets, including BRI Life in Indonesia. FWD’s customer-led and tech-enabled approach aims to deliver

工业AI算法与Agent应用实习生（制造工艺方向） 上海 实习 智能制造 职位 ID：A125729 职位描述 围绕新能源汽车车身连接工艺，如SPR自冲铆接、点焊等过程数据与工艺知识，参与工业AI算法建模、异常检测、质量预测、Agentic Workflow原型验证及数据方案预研工作，支撑制造工艺的数字化、智能化与自动化。1.参与制造工艺相关数据的理解、清洗、特征构建与数据质量分析；2.基于工艺数据构建机器学习/深度学习模型，用于工艺参数预测、质量评估、异常检测或决策优化；3.探索并实现回归、分类、时序建模、表示学习等算法方案（如XGBoost、NN、Transformer、AutoEncoder等）；4.将算法结果与工程实际相结合，参与算法效果评估与可解释性分析；5.参与工业AI Agentic Workflow项目原型验证与功能测试，包括算法工具封装、模型接口调用、流程日志整理与效果评估等工作；6.配合完成算法原型验证、实验对比与技术文档整理； 职位要求 1.全日制硕士研究生及以上学历，机械、自动化、材料、计算机、人工智能等相关专业。2.熟练使用 Python 进行数据处理与分析，能够基于 NumPy / Pandas 完成数据清洗与特征构建。3.熟悉机器学习建模流程，能够使用 scikit-learn、XGBoost、LightGBM 等工具完成模型训练、验证、评估和结果分析。4.了解深度学习基础，具备使用 PyTorch 或 TensorFlow 进行基础模型训练的经验；熟悉时序建模、异常检测、AutoEncoder、CNN、Transformer等方法者优先。5.具备一定的数据工程意识，了解 SQL、数据库查询、API调用、脚本工程化或FastAPI等基础工程能力者优先。6.具备良好的问题拆解能力、学习能力和文档表达能力，能够将算法结果转化为清晰的实验结论、测试报告或技术方案。有以下任一经验可优先考虑：1.有制造、工艺、装备、质量、工业数据相关项目或实习经验；2.熟悉时序数据建模、异常检测、预测性建模等工业场景算法；3.对工艺机理 + 数据驱动建模有兴趣（如机理约束、特征工程、知识融合）；4.了解LLM、RAG、Agent、工具调用、Workflow编排等AI应用开发方向；5.具备一定的论文阅读和复现实验能力。6.擅长撰写技术文档、测试报告； 投递...

反作弊算法工程师 北京 社招 全职 技术 - 算法 职位 ID：A117785 职位描述 支持爱奇艺全域流量及推广渠道的反作弊体系。通过技术手段实现对虚假流量的检测和过滤，保障爱奇艺站内数据的真实性和渠道营销的可靠性。核心职责 ：-风险识别：利用机器学习、深度学习、大模型等技术，构建针对流量异常和渠道作弊的识别模型-反作弊策略制定：通过分析作弊目标（渠道、分账、广告分成）和作弊手段（如代理 IP、模拟器、云手机），制定并落地覆盖全链路的反作弊规则策略-反作弊效果评估：搭建完善的反作弊效果评估体系，评估其在流量和渠道方向的 ROI，并根据效果推进其在业务层面进行整改-反作弊能力建设：构建完善的反作弊特征库，利用离线和实时处理技术支持实时反作弊和离线反作弊，提升识别的实时性和准确率 职位要求 -教育背景：计算机、信息类等相关专业硕士及以上-开发技能：熟练掌握 Java、Python、SQL/Hive 等计算机语言，熟悉 Hive、Spark、Flink 等 Hadoop 生态，具备大规模海量数据处理能力，有实时计算经验者优先-算法能力：熟练掌握基础的机器学习算法，如：LR、RF、GBDT、XGBoost等，有使用异常检测算法、图分析、深度学习等优先；-综合素质：具备高度的数据洞察和逻辑推理能力，能够从海量数据中捕捉到细微的数据异常并分析数据异常的原因，具备高效的沟通能力，能与各业务方沟通解决业务对反作弊的核心述求并推进实施；-反作弊经验：了解广告生态和归因逻辑，了解常见的作弊手段，了解黑产供应链者优先。 投递...

风控算法工程师 （大模型+智能风控方向） 上海 技术 - 算法 本科及以上 2026届春招 职位描述 岗位职责1 智能化风控组件研发（大模型+传统风控）- 负责将最新的大语言模型（LLM）及Agent技术与传统统计建模、数据挖掘、机器学习方法深度结合，攻克实际风控业务难题。2 负责流水账单解析、KYC智能画像建设、用户偿债能力评估等核心风控组件的研发与迭代。- 持续提升风控组件的风险排序能力（ROC/AUC、KS）、稳定性（PSI）等核心指标，为风险管理提供坚实的决策支持。3 多维数据挖掘与模型优化- 运用统计学、机器学习、深度学习及图模型等前沿技术，持续挖掘关键风控维度与新型特征。- 优化内外部多源异构数据（如文本、行为、关系网络）的组合效率，提升风控模型的综合决策效能与响应速度。4 业务协同与数据驱动经营- 协同策略团队与业务团队，推动风控中台组件在信贷、交易等具体业务场景中的深度应用与落地。- 坚持数据驱动，从风控数据中捕捉潜在的经营机会，实现“风险控制”与“业务增长”的双赢，提升最终经营结果。 职位要求 任职要求1 专业背景- 计算机、数学、统计学、运筹学、金融、经济学或相关专业，研究生及以上学历。2 核心技能与经验- 具备风控领域建模或策略项目、实习经验，有风控项目落地并取得显著业务成效的经验。- 深入理解常用机器学习算法（XGBoost、LightGBM等）、统计建模方法、图模型建模方法；- 具备大模型以及NLP经验：熟悉LLM微调（Prompt Engineering/LoRA等）、RAG、文本挖掘、传统NLP算法，有利用大模型解析复杂非结构化数据经验者优先。3 工程与编程能力- 具备良好的编程功底与代码习惯，熟练掌握 SQL/Python，了解大数据生态（Hive/Spark）。4 软实力- 具备极强的学习能力、严密的逻辑思维与良好的建模思维，对前沿技术（尤其是AI大模型在工业界的落地）保持高度热情。- 具备优秀的团队协同与沟通能力，能够用数据说话，将复杂的技术方案转化为业务语言。 职位信息 部门：

后台策略安全 上海 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 工作职责：1.负责波克游戏业务安全相关数据统计、分析、挖掘工作。2.通过玩家画像、行为轨迹、团伙关系等方式，采用机器学习等AI技术对游戏内作弊行为进行监控和对抗。3.持续跟踪AI大模型在安全领域的前沿进展，不断探索新的算法和模型架构，提升安全模型的对抗能力。4.与产品、运营、数据等团队紧密合作，帮助优化业务决策过程。任职要求：1.掌握数据分析方法，熟练使用SQL、Python等数据分析工具，有较好的数据敏感度和洞察力。具备一定的代码开发能力，至少能熟练掌握一门C++/Java等面向对象编程语言。2.深入理解包括但不限于xgboost、lstm、gcn等机器学习算法，熟悉深度学习框架，对大模型和AI技术应用落地有强烈好奇心，能通过数据挖掘有效识别游戏安全领域各类作弊风险（如黑产工作室、脚本外挂、经济安全等）并进行打击和风险控制。3.2年以上黑灰产对抗、反作弊等相关领域工作经验。4.热爱游戏，有棋牌，mmo等相关安全工作经验。5.具备优秀的洞察力、问题分析能力、缜密的逻辑推理能力和证据情报收集判断能力，具备较强的沟通和团队协作能力。 投递...

工业AI算法开发工程师 惠州 全职 职位描述 1.与产品经理、工艺工程师、设备工程师紧密合作，将业务需求转化为 AI 技术方案；2.与后端/前端开发工程师协作，将 AI 能力集成到 MES、WMS、QMS 等应用系统中；3.制造业场景中的AI算法设计与开发，完成从数据采集、数据清洗、模型训练、模型部署的全链路开发；4.承担数字化AI系统的日常维护工作，保障AI应用的稳定运行，提供及时的技术支持与问题排查。 职位要求 专业能力：1.计算机、人工智能、数学、统计学等相关专业，本科及以上学历，2年以上算法开发经验；2.了解制造业、IOT、智能解决方案业务知识，且有行业AI需求落地经验；3. 编程与框架 ：精通Python，熟练使用PyTorch或TensorFlow等主流深度学习框架；4. 时序分析工具 ：熟悉tslearn、tsfresh、Prophet等时序数据处理与预测工具；5. 模型算法 ：掌握线性回归、LSTM、随机森林、ARIMA、XGBoost等经典算法，具备实际项目应用经验；6. 数据处理 ：具备扎实的大数据基础知识，熟悉数据清洗、特征工程等常用方法，能独立完成数据分析。其他要求：1. 具备良好的学习能力、沟通能力和团队合作能力，工作严谨，有较强责任感和自我驱动力；2. 吃苦耐劳，能够承受较大的工作压力，对工作充满热情，具备较强的责任心和独立分析能力；3. 拥有良好的沟通能力与团队合作精神，能够积极主动地完成工作任务，具备良好的语言表达能力。 投递...