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• 重庆
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• 博士

• 研究导向

1、金融场景与隐私计算领域方向 研究课题内容：开展隐私计算技术在助贷场景下的应用方案探索研究、平台开发和应用拓展。研究隐私保 护机器学习加密协议和算法，构建跨机构的联邦学习、多方安全计算平台，并且应用于金融机构的助贷、 联合风控（如反欺诈）等业务场景。 技能要求：隐私计算、人工智能、密码安全专业方向。能进行博士后研究课题的研究，所学专业与博士后 研究课题切合相关，对所报课题有足够的学科背景支持和一定的研究积累与想法。 2、kanzhun深度神经网络语音技术与智慧农业关键技术研究 研究来自BOSS直聘课题内容: 从事音频/语音信号领域的前沿算法研究, 参与种植业和畜牧业病虫害检测方案的设计和开 发. 研究方向包括但不限于：语音分离、语音增强、语音识别、语音合成、音视频编解码及标准化、音频场 景检测和分类等. 跟踪业界来自BOSS直聘最新kanzhun进展, 与 Top 高效开展研究交流. 技能要求:熟悉语音/音频信号处理，熟悉机器学习/深度学习的常用算法，熟练使用深度学习平台工具.较好 的团队协作、沟通、文档撰写能力，良好的英文读写能力，富有责任感与主动性. 3、复杂网络方向 研究课题内容：利用复杂网络的方法检测数据之间的可疑链接及异常点。从社交关系的角度发现欺诈；通 过图计算、知识表示和机器学习等技术进行黑中介、欺诈团伙等的大数据智能化挖掘分析。 技能要求：熟悉机器学习，人工智能，深度学习，知识图谱等。 4、物流与供应链方向 研究课题内容：围绕数据驱动物流供应链管理、区块链、供应链金融、智慧供应链等前沿问题展开研究。 技能要求：熟悉机器学习，人工智能，深度学习等。 5、自然语言处理方向 来自BOSS直聘研究课题内容：设计算法并实现智能语音机器人系统中的语义理解（包含关系抽取，实体识别，指代消解， 上下关联解等）、情绪识别、意图预测、意图识别；人机对话管理的全套解决方案设计、研发、工程化。 应用方向为：智能客服、智能外呼、坐席辅助、智能催收等。 技能要求：熟悉机器学习，人工智能，深度学习等。 6、大模型方向 研究课题内容：解决大模型生成内容的专业度、推理效果差的问题，解决大模型金融行业落地的技术障碍 从事大语言模型（LLM）知识库和微调算法研究、训练，以及在信贷风控和贷后催收方面的应用，涉及知 识增强、模型性能提升等方面。