岗位要求： 1、积极配合算法研发团队，收集，清洗，整理数据，并进行数据标注，建立算法测试/训练数据集，为算法研发人员提供数据支撑； 2、负责算法的准确性，性能，稳定性，可用性等的测试和评测，完成算法和产品的集成测试，编写测试用例和测试报告； 3、能够依据算法的不同，从服务业务的功能、效果、稳定性进行测试设计与执行，根据业务的不同制定不同的测试策略，使用不同的测试方法，分析定位问题； 4、参与产品需求评审，具有较好的业务理解能力和沟通能力，测试严谨认真负责。 任职资格： 1、本科及其以上学历，超过1年TTS\ASR\NLP的相关测试经验； 2、了解自然语言处理，或语音识别的相关测试方法和基础知识，了解asr、nlp、tts的测试流程 3、熟悉测试流程以及测试相关技术者优先； 4、掌握Python语言，使用jmeter、potman等测试工具； 5、有较强的创新能力，良好的沟通能力以及团队协作能力； 6、良好的责任心、逻辑性、沟通能力，团队合作精神，独立并积极主动。

1. 负责设备端语音降噪唤醒、识别、语义理解问题排查及优化研发，包括结合海尔语音设备整机结构进行语音效果问题分析、算法调优，设备端调试及问题修复； 2. 侧重于语音设备端降噪增强、识别、语义理解类算法研发及应用创新，推进海尔语音系统架构优化升级，推进语音技术在海尔产业落地，打造标准化解决方案；

岗位职责： 1. 语音识别，声纹识别方向 需求： 1. 熟悉C++和Python 2. 熟悉机器学习和深度学习算法 3. 熟练使用Pytorch或TensorFlow 4. 有Kaldi，DeepSpeech，ESPNet经验优先 5. 每周实习时间保证4天以上

职位描述: 1、负责对话机器人产品的智能语音交互相关算法及产品的研发工作，包括不限于语音识别、打断识别、弱语气识别等 2、负责声学模型、语言模型的训练与优化等相关工作； 3、负责算法在对话机器人产品的工程实现与性能优化。 任职要求： 1、信号处理/模式识别/人工智能等相关专业毕业； 2、熟练使用C/C++编程，熟练使用Matlab / Python / Shell等语言进行算法研究； 3、熟悉端到端深度学习语音识别经验，熟悉wav2vec、HuBERT、WavLM等主流深度语音模型 4、有语音识别/语音合成/全双工语音等语音算法相关一年以上工作经验； 5、熟悉语音识别基本算法(HMM, GMM, CTC等)与框架(HTK, Kaldi等)； 6、熟悉语音信号处理者优先，包括降噪, EC, VAD, 音频特征提取等； 7、有对话产品落地/上线者优先

1.负责语音模型算法的研发工作，包括语音降噪增强、语音识别、语音合成等语音算法的研发和应用落地； 2.侧重于语音降噪增强、识别类算法在智能家居会话场景的应用，及语音合成算法在对话场景的落地； 3.通过跟踪热点技术和创新，确保算法性能行业领先，帮助海尔产业产生实际价值和打造业界领先的语音应用产品； 4.持续关注学术界和行业的最新研究动态，跟进语音相关的前沿技术发展。

美团平台汇聚美食、外卖、酒店旅游、电影、打车、共享单车、休闲玩乐、美容美发等200多个品类和900万活跃商家，是具有全国影响力的零售科技平台。 我们团队不仅负责美团App的用户增长、大前端技术基础设施建设、公司语音和智能交互技术及产品研发，还承担了多条业务线的产品设计及品牌营销职责，同时整合地图服务部、客户服务和体验部等部门，致力于用科技提升美团数亿消费者、数百万商家、骑手、司机和团长的服务体验。美团平台拥有高并发、多业务的复杂场景，为技术深度优化提供了最佳实践可能。这里有简单、讲逻辑、有爱的团队，更是一块理想的实战场地，舞台广阔，欢迎你来尽情施展。 岗位职责 1. 负责美团App首页推荐全链路核心算法策略的优化迭代，通过海量数据分析挖掘、超大规模深度学习实践、供给/召回/排序/机制算法升级，结合产品形态的优化与创新，更好地匹配用户的多样化需求，提升美团App的用户及流量规模，并形成技术沉淀； 2. 深耕业务特点和生活场景（包括但不限于到家、到店、出行等场景），从美团LBS服务共性解决方案出发，探索大模型应用、用户实时意图识别、多业务异构供给混排、多目标价值定义等方向与挑战； 3. 负责推荐算法中的某个技术或业务方向，制定相应的中长期技术规划，并在具体场景成功应用； 4. 参与构建团队，培养核心骨干，打造团队核心竞争力。 岗位基本需求 1. 计算机、数学、统计或者相关专业本科及以上学历，2年及以上推荐、广告、搜索工作经验，优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底； 2. 熟悉大规模机器学习、数据挖掘、分布式计算等领域前沿技术，了解召回、排序相关基础算法； 3. 具有一定的业务和产品敏感度，具有创新精神和理论结合实践的能力，有主动思考和学习的驱动力，优秀的分析问题、解决问题能力和团队合作意识，对挑战性问题充满激情。 具备以下者优先 1. 大流量规模下的推荐、广告、搜索经验，尤其是混排、重排、用户理解模块经验； 2. 有复杂业务环境下的算法创新及落地经验； 3. 密切关注业界最新进展，在KDD、SIGIR、RECSYS等顶会发表过创新性论文或调研业界论文并成功应用于实践； 4. 在Kaggle等平台上取得较大型机器学习/深度学习竞赛靠前名次。 岗位亮点 美团App大流量、多业务、异构供给场景，提供了业界最挑战性的推荐课题之一，在多业务异构混排、场景化推荐、推荐生态等方面都比单一的内容or电商推荐有更多需要突破的技术课题，特别适合希望在算法方向做深做强、追求卓越的同学。 1. 【业务核心】：直接上手迭代美团首页，做出的贡献可以影响到数亿人的日常生活； 2. 【方向多元】：算法、模型、策略、业务多方向选择；技术、行业、个人基本功全方位提升； 3. 【挑战性强】：从美团的多业务、多场景、多目标特性入手，解决业界核心问题，获得快速能力增长； 4. 【不设边界】：作为一家快速发展的企业，美团为优秀的同学提供更快的职业发展机会，无论你的背景和经历，只要你有才华和激情，都能在这里找到属于自己的舞台！

职位职责： 1、负责模型的全流程工作，包括但不限于数据、训练、评测、推理部署，保证数据的高质量和有效性； 2、LLM算法应用研究与算法落地工作，包括但不限于语言LLM、多模态LLM，Prompt工程/RAG/Agents/SFT/RLHF等LLM相关前沿技术； 3、持续探索在各种用户场景下，利用AI能力增强业务迭代效果； 4、深度参与产品研发项目，和产品经理/业务研发/质量/等同学密切配合，提高项目整体收益。 职位要求： 1、计算机相关专业本科及以上学历，3年以上深度学习算法研究与开发经验，具有LLM开发和实际落地经验； 2、具备LLM相关算法的扎实基础，包括但不限于单模态/多模态LLM训练（RAG/SFT/RLHF/Prompt）、部署和蒸馏等领域的全面学习和实践经验； 3、熟悉主流的Bert/Transformer/ViT/Clip等主流预训练模型，熟练掌握TensorFlow/PyTorch/Keras等任一主流机器学习框架； 4、有较强的业务问题到算法模型的建模能力，有强烈的技术好奇心、自驱力和进取心，能及时关注和学习业界最佳实践； 5、岗位地点：北京、上海、深圳。 加分项： 1）有高关注度的机器学习相关博客或GitHub项目； 2）有过数据挖掘/机器学习或ACM-ICPC/NOI/IOI相关的竞赛经历并取得优秀成绩； 3）有国际**会议(KDD/NeurIP/ACL/EMNLP/IJCAI/AAAI/SIGIR等)Paper发表者优先。

工作职责 1、 主要负责应用多模态（文本、视频、语音处理）建模、深度学习等技术，为医疗健康产品研发具有科学性、可行性、先进性的算法解决方案，提高AI在心理、慢病等数字疗法领域的诊断和治疗能力，满足医疗健康多场景使用； 2、 负责调研、探索、应用深度学习等技术的最新的研究和技术进展，优化算法建模实验，提高算法模型性能； 3、 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； 4、 参与外部研究机构的学术或科研项目，发表论文和申请发明专利。 任职要求 1、计算机、统计学、数学、自动化、生物医学工程等相关专业硕士或以上学历； 2、有2年以上多模态、自然语言处理、深度学习等算法工作经验； 3、具有较好的算法设计与编程开发经验，熟练掌握Python或R编程，熟悉SQL语言； 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。

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。

[1] 在公司内外部业务支持，特别是在对话系统中，支持NLP算法开发和模型迭代。 a）对意图识别、相似度、通话结论、词槽抽取等NLU模型，进行开发和优化迭代； b）尝试不同的模型网络结构进行模型效果优化。 [2] 支持对话机器人的配置、调优和排查问题。 a）协助上线调优NLU服务和配置机器人； b）支持机器人评价和优化方法的构建； c）整理数据、质检和数据分析、指标统计等；bad case 追溯和修复（质检反馈）。 [3] 大模型探索。 a）研发大模型微调技术，支持下一代对话机器人； b）利用大模型做摘要、问答和其他判别式任务。 职位要求： 1、计算机、统计等相关专业，硕士研究生，NLP专业最佳；熟练掌握NLP、统计、数据分析等相关算法、具有深度学习方面的模型构建和调优能力者优先； 2、具有优秀的逻辑思维能力、分析问题解决问题的能力， 良好的沟通能力和团队协作精神； 3、熟练掌握Python和office工具；掌握基本的数据结构和算法；英语满足阅读专业论文的能力； 4、在学校或企业实习中，具有NLP和相关项目经历者优先考虑； 5、对公司业务方向有兴趣，对工作内容认真负责，有责任心和专研精神。

风控算法工程师（设备指纹方向） 岗位职责： 1、设备指纹ID算法的设计和研发，基于设备的硬件、网络、环境等设备信息及用户行为数据，根据机器学习/深度学习算法等多种技术手段，生成设备标识。 2、广泛的平台覆盖能力，基于Web、H5、Android、Ios等平台生成对应平台的设备指纹ID。 3、不断优化各终端设备指纹ID算法，保证设备指纹的稳定性达到要求。 4、设备风险分的开发和应用，实现对终端设备上的风险环境识别、风险检测及风险分析。 职位要求： 1、3年以上反欺诈＆风控、反作弊算法研发经历，计算机相关专业本科及以上学历，对机器学习、设备指纹等相关领域有浓厚兴趣。 2、具备良好的项目管理能力、业务流程优化和逻辑判断能力，对风险有敏锐感知，善于从数据和case中发现风险特征和灰黑产作弊规律。 3、熟悉 Python/Scala/Java ，具备优秀的编码能力，至少熟悉一种常见的机器学习／深度学习平台。 4、有钻研精神，对安全风控有热情，主观能动性强，能适应快速变化的业务需求，具备良好的团队合作精神和沟通技巧。

岗位职责： 1. 承担基于GPT系列或者其他开源大模型的开发和调优工作，包括训练流程搭建、指令微调、P’rompt工程以及面向下游任务的效果优化等； 2. 完成大规模预训练模型在到店业务场景中的应用落地，支持业务目标提升。 3. 紧跟业界大模型进展，探索前沿技术，解决到店业务的实际问题，包括智能问答、图文内容生成等； 4. 与其他团队密切合作，包括数据工程师、前后端工程师、产品经理等，实现高质量的产品和解决方案。 岗位基本要求： 1. 有大语言模型(LLM)预训练经验,熟悉相关技术细节和优化策略，如大规模语料收集、模型调优优化、自弱监督学习、强化学习等 2. 有小样本学习 (Few-shot learning)、提示学习(P‘rompt learning)等相关技术经验； 3. NLP相关领域3年以上经验，具有扎实的算法理论基础，熟练掌握自然语言主要算法模型，如实体识别、知识抽取等。熟悉NLP主流大模型，如ChatGPT/T5/PaLM/LLaMA/GLM等，对模型背后的原理和各自适用场景有深入的理解； 4. 有基于Tensorflow、PyTorch等深度学习框架的实战项目经验； 5. 具备较强的团队协作能力和沟通能力，有较强的学习能力和业务分析及问题解决能力。 具备以下优先： 1. 具有生成式模型训练及开发经验、信仰AIG者优先； 2. 有NLP、多模态研发背景，对QA/机器翻译/图文生成相关领域有深入理解的优先。 3. 对大规模预训练语言模型技术现状和发展趋势有深刻的理解和认知，并对相关技术有极高的热情。 4. 计算机相关专业博士优先， 发表过大模型相关研究AI顶会论文优先； 5. 具备有良好的代码开发能力，有开源项目开发经验优先。

我们正在寻找一名具有丰富自然语言处理（NLP）经验的算法工程师，同时需具备大模型相关的经验和知识。如果您还具备Chatbot相关的经验，那将是一个巨大的加分项。此岗位将负责开发和优化我们的AI解决方案，推动NLP和大模型技术在各类应用场景中的落地。 主要职责: 设计和优化NLP算法，提升系统的理解和生成能力。 研究和应用最新的NLP技术，解决复杂的自然语言处理问题。 开发和优化大规模机器学习和深度学习模型，提升系统性能。 与产品团队和数据科学团队紧密合作，了解业务需求并转化为技术方案。 参与大模型相关项目，推动大模型在各类应用场景中的应用。 进行数据分析和挖掘，提供数据驱动的优化建议。 编写高质量的技术文档和报告，分享研究成果和项目进展。 职位要求: 计算机科学、电子工程、数学或相关领域的本科及以上学历。 至少3年在NLP领域的工作经验。 熟悉常见的NLP技术（如分词、命名实体识别、文本分类、情感分析等）。 具有大模型相关的经验（如GPT、BERT、Transformers等）。 精通Python，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。 具备数据分析和处理能力，能够理解和处理大规模数据集。 良好的团队协作能力和沟通能力，能够与跨部门团队有效合作。 加分项: 有Chatbot开发和优化的实际经验。 拥有电商、金融、医疗等领域的NLP应用经验。 在学术会议或期刊发表过NLP或大模型相关论文者优先。 具有推荐系统或其他AI应用开发经验者优先。 如果你对NLP和大模型充满热情，并希望在快速发展和充满挑战的环境中成长，我们诚邀你的加入！

岗位名称：搜索、推荐算法工程师 岗位职能：算法工程师 工作年限：3-5年 学历要求：硕士及以上 工作职责： 负责如下场景的模型训练以及落地 1、自然语言处理场景；任务举例：文本分类、实体识别、query 分析、分词、情感分析等； 2、搜索、推荐召回场景；任务举例：基于 Query 的召回、基于 item 的召回等； 3、搜索、推荐精排场景； 岗位需求： 1、对数据敏感，具有优秀的逻辑思维能力，善于分析问题，解决问题； 2、精通主流深度学习框架：Tensorflow、PyTorch 等； 3、深刻理解机器学习和深度学习算法原理；对 query 分析、相关性、召回模型、机器学习 排序有深刻的理解和应用经验； 4、深刻理解深度学习算法的训练，可根据不同业务场景对模型本身进行调优，精通训练数 据的构造、训练超参的调整； 5、熟悉主流 NLP 算法及推荐算法，比如：BERT 模型、DSSM、ESMM、CRF、GNN 等； 6、有复现论文模型的相关经验； 7、有深度学习部署框架（Triton、Onnx、TFServing 之一）相关业务应用的落地经验； 8、了解大数据（Spark、Hive）技术； 9、熟悉 Java，有工程落地经验者优先；

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。