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岗位职责: 1、参与媒体专业领域大语言模型的研究、构建与迭代,负责预训练和对齐阶段特定算法模块的建设工作; 2、逐步加深和丰富基座大模型的智能体能力,为智能体应用建设沉淀技术与经验; 3、负责RAG、Agent等通用应用流程框架设计实现和策略制定; 4、探索大模型能力在业务流程中的提效应用和面向C端用户的产品能力输出。 岗位要求: 1、硕士及以上学历,计算机、智能科学、数学专业方向出身; 2、具备非常扎实的算法功底,熟练掌握NLP的常用技术手段,有工业界内容理解和生成成熟实战经验; 3、拥有大规模语言模型的预训练和微调经验,熟练掌握常见开源模型的底层设计原理; 4、对于Dense架构和MoE架构大模型的设计实现细节有充分掌握,并有一定的实际操作经验; 5、良好的逻辑思维能力和数据敏感度,优秀的分析和解决问题能力,对挑战性问题充满激情,自驱有追求,具备较强的攻坚能力。
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职位描述: 1. 负责以大语言模型 (LLM)、视觉语言模型 (VLM) 为核心的复杂场景理解和泛化技术。 2. 负责研究和设计以语言-动作大模型 (VLA) 在自动驾驶领域的落地,包括但不限于模型的结构、训练技术探索; 3. 负责研究基于自监督技术的自驾大模型,有效利用海量数据。 职位要求: 1. 对大模型算法研究和应用经验丰富,包括但不限于大模型的训练数据构造、模型训练、性能调优等; 2. 对大模型在自动驾驶领域有应用经验优先,包括但不限于利用大模型进行行为场景理解和规划的落地实施; 加分项 1、有计算机视觉或机器学习相关研究经验,有高水平论文发表; 2、参加kaggle或知名会议上举办的相关比赛取得优异成绩; 3、ACM/ICPC、CCPC、NOI、IOI等计算机/信息学竞赛获奖经历。
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基础研发平台是美团的核心技术平台,立足于“零售+科技”的战略定位,通过打造人工智能、大数据、云计算、安全等核心技术能力,以及研发效能平台、企业应用平台等公共服务,为业务提供稳定安全、扩展易用、技术领先的平台技术和产品服务。 在这里,我们会参与到最前沿的技术研发和探索;能够接触超规模集群、海量数据,挑战高复杂业务场景,有机会与业界一流的工程师一起并肩前行。 在这里,我们有超强的技术氛围,持续向社区贡献业界实践,加速行业技术发展;我们有完善的互联网学习生态圈,重视底层逻辑和方法论,助力职业生涯的非线性成长。 真诚地邀请你,和我们一起驱动技术发展,创造行业价值。 岗位职责 负责围绕AI大模型算法的认知分析的研究工作,具体工作内容包括但不限于: 1. 深入理解大规模语言模型的模型结构、训练过程以及评测方式,根据模型的训练过程以及评测结果,对大语言模型存在的问题进行研究。 2. 深入分析模型评测结果中不符合认知的异常,根据具体的异常制定完善的研究策略,通过对比、归纳等方法,产出研究分析结论,指导模型训练优化。 3. 构建Data-Centric的数据-训练-评测闭环,探索研究包括但不限于下列方向:大模型数据、模型的Scaling Law,研究数据配比、加入方式与时机等对模型效果的影响。 4. 追踪大模型方向的前沿进展,积极主动地学习和探索新数据分析、模型训练以及模型评测方法。 5. 与各相关部门保持良好沟通,深度参与大模型预训练、SFT、RLHF和评测等阶段,共同推动大模型持续优化。 岗位基本需求 1. 硕士及以上学历,计算机、数学、统计学或相关专业; 2. 熟悉Java/Python/C++等编程语言,良好的编码习惯和一定的工程能力 3. 具有机器学习或深度学习算法的基础知识,熟练掌握自然语言处理、多模态或大模型相关算法和模型; 4. 良好的沟通能力、团队合作精神以及较强的问题解决能力。 5. 对每一行代码负责,对业务方负责,具备工匠精神。 具备以下者优先 1. 在计算机领域顶会(如ACL、EMNLP、NeurIPS、AAAI等)上以一作发表过论文者优先; 2. 具备从事相关行业人工智能开发、算法研究等相关工作经验者优先; 3. 对ChatGPT等相关大模型有深入了解或丰富的使用经验者优先; 岗位亮点 1. 紧跟人工智能行业进展,接触到前沿技术和行业趋势,磨练出对人工智能的独到见解; 2. 参与AI大模型的训练与评测的全流程,了解从理论到工程实践的全面技能; 3. 与一流的人工智能团队合作,快速成长,提升自身能力; 4. 有机会参与公司的创新项目,跨足不同领域,拓宽人工智能技术的应用范围。
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职位职责: 1、负责国际化内容安全业务,参与内容安全业务流程优化,探索使用多模态内容理解/大规模机器学习/LLM等先进技术,构建业内**的内容治理平台; 2、探索前沿AI技术,包含但不限于AIGC、LLM、多模态内容理解(视频/图像/音频/文本)等,以构建下一代安全模型; 3、探索ML技术在在解决 长尾/复杂治理标准/高响应速度/样本不均衡等问题的最佳应用; 4、突破现有安全治理系统的流程,探索下一代内容安全业务交互模式。 职位要求: 1、本科及以上学历,计算机、电子等相关背景; 2、丰富的ML/CV/NLP/推荐经验,包括但不限于: a. 有推荐、搜索、广告等大规模机器学习行业经验; b. 机器学习/数据挖掘/CV/NLP/多模态等相关竞赛或行业经验; c. 机器学习/数据挖掘/人工智能相关领域的会议论文(KDD/WWW/NIPS/ICML/CVPR/ACL/AAAI...); 3、扎实的编程功底,熟悉python/C++等编程语言; 4、优秀的分析问题和解决问题的能力,并热衷于解决具有挑战性的问题; 5、对技术充满热情,良好的沟通能力和团队合作精神。
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工作职责 1. 负责研究适用于医疗应用场景的统计和机器学习算法(如图神经网络、多模态数据融合、时序分析等),提高AI在疾病预测、保险理赔、医保控费、健康服务推荐等方面的能力; 2. 参与医疗AI产品的研发,与产品团队、开发团队合作完成创新技术向应用成果的转化; 3. 参与和外部研究机构的学术合作,共同研发创新AI算法; 4. 基于上述工作发表AI领域**论文,申请发明专利。 任职要求 1. 计算机、统计学、数学、自动化、生物信息学等相关专业硕士或以上学历; 2. 对人工智能和机器学习算法有浓厚的兴趣和深入的研究经验; 3. 具有丰富的算法设计与编程开发经验,熟练掌握Python或R编程; 4. 具有良好的沟通能力与多学科团队协作能力; 5. 在人工智能领域**期刊、会议上发表过学术论文者优先; 6. 在医疗人工智能领域有相关研究经验者优先; 7. 对商业保险、社会医保(如临床路径、DRGs)体系有相关经验者优先。
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工作职责 1. 负责开发、维护基于GPT类自回归及Bert类非自回归NLP模型数字化产品;涉及模型设计、训练、调试等核心工作; 2. 参与后台开发,进行技术调研、可行性分析以及系统与流程结构设计,确保模型的有效落地及性能优化; 3.负责数据处理和模型训练流程,从样本筛选到数据增强,不断提升模型性能和应用效果; 4.与产品团队及前后端紧密合作,深度理解客户需求,利用先进的语言模型技术解决实际业务问题。 任职要求 1. 硕士及以上学历,计算机科学、人工智能、语言学或相关专业; 2. 必须具备深厚的NLP领域知识,熟练掌握Bert类等传统大语言模型及GPT生成类大语言模型等技术; 3. 优秀的Python编程技能和工程化能力,有实际的模型开发到部署经验; 4.对技术研究和经济金融实际问题的解决充满热情,具有自我驱动力,强烈责任心,以及良好的抗压能力。 加分项: 1. 有在经济金融领域内模型研发及应用的实践经验,并能独立解决行业问题; 2.对经济金融市场运作有深入了解,能将技术应用于市场分析、风险评估等方面; 3.成功的项目案例,尤其是在智能数据问答、智能报告等AI产品上的实践经验; 4.熟悉模型优化、自然语言处理的最新进展和技术动态。
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职位职责: 1、投身于国际化业务场景下的预训练大模型技术研究与应用创新,专注于提升预训练效率,通过对海量数据的精准筛选与处理策略研究,优化数据选择机制,以及训练策略,完整基座语言模型的优化; 2、依托国际化场景对多语言的需求,深度优化多语言训练技术,包括数据策略和模型策略,提升在各语种知识迁移和对齐,实现强大的多语种基座模型能力; 3、深入探索后训练(Post training)技术,包括继续预训练(CPT),微调对齐(SFT,RFT)等不同的方面,精心钻研微调对齐技术和推理能力优化,确保大模型在国际化业务不同任务与领域应用中的精准适配与高效表现; 4、全力攻克模型效率优化难题,从模型架构设计、算法优化, 包括但不限于知识蒸馏、模型量化压缩,样本采样等方法等多维度入手,打造高效能、低能耗的预训练大模型,使其在实际业务应用中展现卓越的处理速度与资源利用率,助力构建智能、高效且具有广泛适应性的内容处理与分析系统; 5、建立有国际化短视频场景特色的预训练模型评估体系和数据体系,为模型的长期迭代提供有力支撑; 6、探索前沿AI技术,包含但不限于AIGC、LLM、多模态内容理解(视频/图像/音频/文本)等,以构建下一代安全模型。 职位要求: 1、本科及以上学历,计算机、电子等相关背景; 2、丰富的ML/CV/NLP/推荐经验,包括但不限于: 1)机器学习/数据挖掘/CV/NLP/多模态等相关竞赛或行业经验; 2)机器学习/数据挖掘/人工智能/大模型相关领域的会议论文(KDD/WWW/NIPS/ICML/CVPR/ACL/AAAI); 3)对预训练技术有深入研究者(不限于预训练,Post train,SFT/RFT,数据处理,评估等方面)可能获得优先的机会; 3、扎实的编程功底,熟悉Python/C++等编程语言; 4、优秀的分析问题和解决问题的能力,并热衷于解决具有挑战性的问题; 5、对技术充满热情,良好的沟通能力和团队合作精神。
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职位描述 1、使用多源传感器(包括但不限于相机与LiDAR)开发基于不同依据的高精度定位模块,用于自动驾驶中分米级别的高精度定位与姿态估计; 2、处理多源传感器与定位算法输出结果的融合; 职位要求 基础项(前三项至少满足一项) 1、熟悉计算机视觉中多视角几何知识; 2、熟悉常用vSLAM,VO/VIO或LiDAR SLAM算法,有实际动手或项目经验; 3、熟悉基于滤波和优化的状态估计算法,并可以灵活运用解决实际问题; 4、熟悉python, c++,有很强的动手能力。 加分项 1、有计算机视觉或机器人相关研究经验,有高水平论文发表; 2、有大规模定位系统开发和实践经验,有实际处理原始传感器数据的动手经历。
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工作职责: 工作职责 1.参与公司AI产品的算法设计、研发与优化工作。 2.参与大模型应用到各产品线的落地实现。 3.设计并优化智能问答系统,不断提升系统的准召率和响应速度。 4.分析和解决算法实施过程中的技术问题,撰写技术文档。 任职资格: 1.计算机、统计、数学、人工智能或相关专业。 2.本科五年以上或研究生三年以上算法相关工作经历。 3.熟练掌握机器学习、神经网络和NLP相关技能。 4.熟练运用Python编程语言和机器学习框架。
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资深算法工程师(国际支付风控方向) 岗位职责: 1.支付风险识别与防控 ●负责跨境电商业务中支付风险的全面识别与防控,重点治理欺诈(盗卡、盗账户 友好欺诈)等方面风险,确保支付全链路安全可靠。 ●利用数据分析和机器学习技术,精确识别支付风险,建立有效的风控模型体系。 2.风控模型全链路管理 ●主导支付风控模型的全链路开发与上线工作,包括需求调研、风险探索、方案设计、模型开发、系统集成、部署上线、效果评估、持续优化和监控预警。 ●与产品、工程、业务团队紧密合作,确保风控模型精准全面覆盖业务场景,并能够及时应对市场变化。 3.前沿技术应用与创新 ●深入探索全球各大市场的新型支付作弊行为,利用多模态大数据进行风险评估与预测。 ●应用异常检测、集成学习、强化学习、序列模型、图模型、大规模预训练模型等前沿技术,提升风险识别的准确率和召回率。 职位要求: 1.经验与教育背景 ●拥有3年以上风控算法研发经验,对跨境支付业务有系统性理解和实际风控经验。 ●计算机科学、数据科学、统计学或相关专业,本科及以上学历。 2.技术能力 ●精通Python编程,熟悉主流机器学习框架(如TensorFlow、PyTorch等),具备优秀的算法实现和优化能力。 ●深入理解大规模数据挖掘、机器学习、分布式高性能计算等技术,能够高效处理海量数据,能够应对高QPS低延时模型需求。 3.业务敏感性与团队合作 ●对风控领域充满热情,具备敏锐的业务洞察力,熟悉全球各主要区域常见支付欺诈风险模式,能够迅速适应和响应业务需求的变化。 ●具备强烈的责任心和主观能动性,能够独立完成任务,同时拥有优秀的团队合作精神和沟通能力,推动项目顺利进行。
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1、方向一:广告推荐 负责广告召回模块的优化,通过数据挖掘、自然语言处理等技术,在保证广告相关性的同时提升广告召回率,进而提升系统变现能力。 2、方向二:广告点击率/转化率预估 负责CTR/CVR模型优化相关工作,在特征工程、模型结构、机制策略等方面进行持续探索优化,提升广告的点击率和转化率,进而提升系统变现能力以及客户投放效果。 3、方向三:广告反作弊 持续优化反作弊相关的算法策略,以有效识别作弊行为挽回客户损失;建立并完善作弊行为预警及监控系统,提升反作弊系统的事前预警能力以及事后case分析的效率。 1、 计算机相关专业大学本科及以上学历; 2、 精通C/C++/Java/python语言之一; 3、 熟悉分布式计算平台,有海量数据处理经验; 4、 熟悉常用的数据挖掘/机器学习/自然语言处理算法,并有一定的实践经验; 5、 优秀的分析问题解决问题的能力,具备搜索/推荐/广告业务经验者优先。
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岗位职责: 1、负责搜狐新闻相关的算法研发、优化工作,运用策略和算法手段为用户带来更好的产品体验; 2、参与推荐系统的全链路开发与优化,包括但不局限于召回、排序、混排等; 3、通过对数据的敏锐洞察,深入挖掘产品潜在价值和需求; 4、追踪推荐领域的前沿技术,并进行模型创新,合理的运用在业务中; 任职要求: 1、推荐/搜索/广告/机器学习相关背景,有 1~3年工作经验; 2、有大规模推荐算法和系统研发经验者优先,对推荐算法有热情、乐于学习、思考和创新; 3、关注技术前沿进展,对解决具有挑战性问题充满激情; 4、较好的团队合作精神,较强的沟通能力和自我驱动力。
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工作职责: 工作职责: 1、负责B站1亿DAU规模的效果广告全场景召回/粗排模型的优化,包括移动端/PC端的信息流、全屏页上下滑、播放页banner/相关推荐、搜索等资源位,搭建行业一流的广告系统。 2、对召回/粗排的CTR、CVR、LTR等模型进行持续深入优化,召回/粗排多通道建设(效率、行业、冷启动等),及对广告引擎上下游链路进行升级。 3、持续跟进行业内最新进展,如行为序列建模、延迟反馈建模、多模态表征学习、LLM等在召回/粗排的落地应用与实践。 工作要求: 工作要求: 1、2年以上人工智能、机器学习研发经验,可以base上海/北京。 2、熟悉常见机器学习算法,如FM、DIN、SIM、ESMM、PLE等,有搜推广召回/粗排建模经验者优先,有双塔模型、TDM、二向箔、PDN、LTR模型经验者优先。 3、熟悉一种或多种编程语言,如C、C++、Java、Python等。 4、熟悉HadoopM/R、Hive、Kafka等大数据处理。 5、熟悉tensorflow等机器学习开源框架。
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岗位职责: 1、负责行车场景周视感知算法设计和开发工作,包括高速/城区等场景中的障碍物、车道线等感知任务的模型及后处理算法开发工作 2、负责泊车场景环视感知算法设计和开发工作,包括室内、室外等场景中的车位、障碍物等感知任务的模型及后处理算法开发工作 3、负责自动驾驶领域大模型等前沿技术研发工作 任职要求: 1、计算机、汽车工业、机器人、电子或相关专业; 2、熟悉当前主流的深度学习算法,包括但不限于BEV感知、无监督训练、大模型、目标检测、图像分割、多任务学习、多传感融合等领域; 3、熟悉常用的深度学习框架,如PyTorch、TensorFlow、MxNet等,要求至少对其中一种框架较为熟练; 4、至少精通Python或C++编程,熟悉常用的视觉算法库如numpy/opencv等,了解常用的传统图像处理算法。 5、具备针对车载端侧平台检测/分割等算法设计经验和落地能力,有针对自动驾驶场景落地障碍物、车道线、红绿灯、freespace等算法经验者优先。 6、具有正确的价值观、内在驱动力;具有较强的学习能力、沟通能力和团队协作能力;能主动解决问题;能够承受较强的工作压力。
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1、参与图像、视频内容生成、理解、检索,自然语言理解等方向前沿技术研究 2、根据业务场景,给出相关算法层面解决方案并进行研发 3、完成相关模型搭建/调优/训练等相关工作,积极推动所负责能力的性能优化及工程化落地 4、持续关注相关领域最新进展,并进行前沿算法思想的落地验证 岗位要求: 1.计算机、数学等相关专业,硕士及以上学历,1-3年工作经验 2.数学基础扎实,能独立对现有算法进行定制优化提升 3.熟悉一般扩散模型、多模态模型,在图像生成、视频理解、多模态等方向有较为深入的研究,熟悉TensorFlow, Pytorch等框架 4.熟悉C/C++/python等语言,能熟练使用上述语言之一进行项目开发 5.了解数字图像处理一般方法,并有与深度学习相结合的实践经验; 加分项: 1.拥有扩散模型、多模态模型训练、调优经验者优先; 2.有AIGC方向项目商用落地经验者优先; 3.在国际期刊、会议上发表论文者优先