度小满2026年博士后人才招聘启动
度小满博士后科研工作站现启动2026年博士后人才招聘计划，面向全球招聘文本大模型、自然语言处理、多模态研究、计算机视觉、AlInfra、图机器学习算法人才，我们诚邀海内外相关领域优秀博士加入。
一、 度小满博士后工作站介绍
度小满博士后工作站旨在引进和培养金融科技领军人才，工作站与中科院自动化所等国内知名高校建立联合培养机制，实行“企业+高校”双导师培养制度，推进产学研结合，探索人工智能技术在金融领域的前沿应用，增强企业创新能力。
二、 招收方向
(一) 文本大模型方向
研究方向
随着人工智能技术从单一模型智能向群体智能、自主进化方向演进，如何构建能够在开放、动态、不确定环境中持续学习、自主进化并高效协同的智能体系统，已成为AI算法研究的前沿热点。
当前以大语言模型（LLM）驱动的多智能体系统（Multi Agent System）、自进化算法（Self Evolving AI）与强化学习（RL）深度融合，在自动驾驶、智能制造、群体机器人、复杂博弈决策等领域展现出巨大潜力。
本方向旨在突破传统智能体在环境适应性、协同效率与自主进化能力上的瓶颈。
岗位要求
1.已获得或即将获得计算机科学、电子信息、软件工程、人工智能、自动化、应用数学/统计学等相关专业博士学位；
2.具有扎实的机器学习、深度学习、强化学习理论基础；
3.具备良好的英文文献阅读与学术写作能力，能够独立开展科研工作。
4.有大规模分布式系统开发或大模型训练/推理优化经验者优先。
(二) 自然语言处理方向
研究方向
金融领域NLP大模型方向：面向金融信贷的大规模预训练模型优化，金融场景下的大语言模型后训练与应用，金融智能体构建，文本信息挖掘在营销、风控、反欺诈及用户画像中的应用等。
岗位要求
1.具有计算机科学、人工智能、应用数学、模式识别、统计学等相关学科背景的博士；
2.熟悉NLP领域当前热点和前沿技术，对NLP/LLM在金融垂直领域的应用有深入的、系统的认识；
在NLP及相关领域顶级国际会议或期刊(如ACL、EMNLP、ICLR、NeurIPS等)发表高质量论文，或在有影响力的开源项目中有重要贡献；
3.扎实的编程基础，有大规模数据处理经验，熟悉一个或者多个常见的NLP/深度学习开源工具库，有大语言模型训练、部署或金融文本数据处理经验者优先。
(三) 多模态研究方向
研究方向
针对跨模态深度伪造内容的隐蔽性、多样性与对抗性，研究鲁棒、可泛化的伪造检测与溯源技术，提升面对未知伪造手段和对抗攻击时的检测能力，形成具有自主知识产权的核心技术成果。
岗位要求
1.已获得或即将获得计算机科学、电子信息、软件工程、人工智能、自动化、应用数学/统计学等相关专业博士学位；
2.具有扎实的机器学习、深度学习、强化学习理论基础，博士阶段有多模态研究背景优先；
3.具备良好的英文文献阅读与学术写作能力，能够独立开展科研工作。
4.有大规模分布式系统开发或大模型训练/推理优化经验者优先。
(四) 计算机视觉方向
研究方向
人脸技术的算法，包括人脸检测、定位、跟踪、活体、识别等技术方向，计算机视觉/图像识别领域前沿算法和系统的跟进与研究等。
岗位要求
1.具有计算机、人工智能、自动化、统计学、数学等相关学科背景的博士；
2.在人脸检测、定位、跟踪、活体、识别或者OCR等技术方向上有深入的研究经历，熟悉主流和前沿的技术方案，有在计算机视觉等相关国际会议发表第一作者论文的经历；
3.扎实的编程基础(熟练使用C++或者Python等)，熟悉深度学习基础知识和经典网络模型，熟练至少一种深度学习工具，例如ensorFlow、PyTorch等。
(五) AI Infra
研究方向
面向大模型全生命周期，研究大规模分布式训练系统与推理加速技术，涵盖万卡级GPU集群并行策略、训练通信与显存优化、推理引擎部署加速及异构资源调度等核心问题，构建高效稳定的AI计算基础设施。
岗位要求
1.计算机、电子信息、软件工程等相关专业博士学历；
2.扎实的系统/体系结构基础，熟悉GPU编程（CUDA）、分布式系统或高性能计算；
3.熟悉主流训练框架（PyTorch/Deep Speed/Megatron等）及推理框架（vLLM/Tensor RT/sglang等）
4.有大规模分布式系统开发或大模型训练/推理优化经验者优先。
(六) 图机器学习方向
研究方向
图神经网络、图算法，图模型和算法的迭代和应用，结合创新和实践，挖掘关系数据、优化图数据质量等。
岗位要求
1.具有计算机、人工智能、自动化、统计学、数学等相关学科背景的博士；
2.熟练掌握图模型相关基础知识，有迭代模型相关的落地的实践和经验，具备快速实践技术优化相关想法的能力，有在相关国际会议发表第一作者论文的经历；
3.扎实的编程基础(熟练使用C++或者Python等)，具备大数据处理相关经验。
三、 招收条件
1. 即将获得博士学位或获得博士学位不超过3年，年龄在35周岁以下；
2. 具有扎实的理论基础和专业知识、较强的科研能力、敬业精神和创新能力；
3. 具备全脱产从事博士后研究工作的条件。
四、 博士后导师
(一) 孙茂松
清华大学人工智能研究院常务副院长
博士生导师，欧洲科学院外籍院士、国际计算语言学学会（ACL）会士、中国人工智能学会会士、中国中文信息学会会士。
在国际和国内刊物会议上共发表论文400余篇，是大陆研究机构中最早发表ACL（1998年）和CL（2009年）的学者，Google Scholar引用30000余次；
担任国家973项目和国家社科重大基金项目首席科学家，国家863重点项目“中文为核心的多语言处理技术”总体专家组组长，清华大学 新加坡国立大学下一代搜索技术联合研究中心联席主任，新加坡国立大学访问教授，中央音乐学院兼职教授，国家语言文字工作委员会第三届科研规划领导小组顾问，教育部教学信息化与教学方法创新指导委员会副主任委员，国内核心期刊《中文信息学报》主编，《数字人文》共同主编等；
2013年带领团队研制开发全球第一个中文慕课平台“学堂在线”，为我国和清华的慕课教育事业作出了重要贡献；
2016年获“全国优秀科技工作者”。
研究方向：自然语言处理、人工智能、社会与人文计算
(二) 刘成林
中国科学院自动化研究所副所长
模式识别国家重点实验室主任，研究员、博士生导师，中国科学院大学人工智能学院副院长。
1989年、1992年、1995年分别在武汉大学、北京工业大学、中国科学院自动化研究所获学士、硕士和博士学位。
1996年至2004年先后在韩国科学技术院、日本东京农工大学、日立中央研究所从事博士后和研发工作。
2005年起在中国科学院自动化研究所任研究员。
2008年获得国家杰出青年科学基金。
在国内外期刊和学术会议上发表论文300余篇，合著英文专著一本。
现任Pattern Recognition期刊和《自动化学报》的副主编，以及多个期刊的编委。
任国际模式识别学会副主席，中国人工智能学会副理事长、会士，中国自动化学会会士、模式识别与智能系统专委会主任，中国图象图形学会常务理事。
美国电气电子工程师协会会士（IEEE Fellow）、国际模式识别学会会士（IAPR Fellow）。
研究方向：模式识别、机器学习、文字识别与文档分析
(三) 宗成庆
中国科学院自动化研究所研究员
博士生导师，中国科学院大学岗位教授，IEEE Fellow,ACL Fellow,CAAI会士和CCF会士，发表论文200余篇，出版专著三部、译著两部。
目前担任国际计算语言学学会（ACL）候任副主席、中国中文信息学会副理事长。
曾任亚洲自然语言处理学会(AFNLP)主席，国际一流学术会议ACL2015和COLING2020程序委员会主席、ACL2021大会主席。
曾获国家科技进步奖二等奖、北京市科学技术奖一等奖等多个省部级和国家一级学会的科技奖励，荣获北京市优秀教师、中科院优秀导师和国科大李佩教学名师等荣誉。
享受国务院特殊津贴。
研究方向：自然语言处理、机器翻译、语言认知计算
五、 企业导师
张文斌
企业导师度小满CTO
2006年毕业于东北大学计算机系，同年加入百度商务搜索部，负责广告系统研发，曾任百度商业技术委员会副主席，曾获“最佳百度人”和“百度最高奖”。
2014年轮岗至多模交互搜索部，主导百度语音和拍照搜索研发。
2016年加入百度金融服务事业群组负责信贷运营平台研发。
2018年出任度小满信贷系统平台部总经理，2021年调任信贷风险管理部总经理，2025年1月出任公司CTO。
六、 申请流程及方式
申请人发送申请材料至邮箱：postdoc@duxiaoman.com，邮件主题“姓名+应聘博士后+应聘方向”，具体材料包括：
1.申请人个人简历，请注明可以进站的时间；
2.博士研究生毕业证书和学位证书扫描件（如有）；
3.博士学位论文（或摘要）和其他代表性的学术材料；
4.身份证或护照复印件，或具有同等效力的证件扫描件；
5.其它能够证明申请人科研能力的材料。
材料通过初审者参加博士后招收面试。
面试通过，度小满博士后科研工作站确定人选，签署招收协议。
办理进站手续并报到，开展研究工作。
七、 人才快速推荐通道
推荐简历请发送邮件至dxmcampus@duxiaoman.com
邮件主题：“推荐人姓名”+推荐自然语言处理方向博士后+博士后招聘网
后续HR将会为您及时反馈
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原文出处：
https://mp.weixin.qq.com/s/NToSuGa-XZHDOxsmtD4Pwg
来源：度小满