岗位职责： 1、负责音频类产品音效模块包括变声、混响和场景化音效等的设计和开发，提出创新性思路和设计方案。 2、负责回声消除、噪声抑制、自动增益控制、阵列信号处理等语音增强算法的研发和调优工作。 3、负责音频类产品算法及系统方案设计，提升音频产品竞争力。 4、负责音频领域前瞻性技术研究和探索，识别发展趋势和关键技术方向，支持产品竞争力持续领先。 任职要求： 1、声学、计算机、通信、信号处理、自动化、电子工程等相关专业本科或以上学历。 2、熟悉音频信号处理领域的基本算法，包括滤波器设计，傅里叶变换，自适应滤波等，有过实际音频算法设计和开发经验。 3、熟悉音频相关质量评估方法。 4、有音频算法相关开发经验者优先。 5、具有良好的技术热情、协作精神、学习能力、问题排查能力、沟通能力。

职位职责： 1、负责音频主客观评测，产出全面的评测报告； 2、负责机器学习类音质评测模型开发和音质指标的工程建设； 3、参与质量体系规划、建设和完善研发过程中质量和效率问题的发现机制。 职位要求： 1、信号处理、电子或计算机等相关专业，本科及以上学历； 2、了解音频主客观相关评测标准及评测方法，熟练运用音频质量评测设备和软件； 3、了解音频相关的评测体系DXO，rtc测试，3A测试等； 4、熟悉音频质量相关的测试流程，包括音质，响度，时延，连麦通话、音效等测试； 5、熟悉音效算法原理和3A算法原理，有统计、工程经验优先。

岗位职责： 1.和产品、设计角色配合，负责长音频移动端 Android 研发； 2.参与Android 端性能、体验优化及质量监控评估体系建设； 3.参与Android 端基础组件及架构设计，推进研发效率； 4.参与Android 端新技术的探索及实践。 岗位要求： 1.本科及以上学历, 计算机相关专业，1年及以上Android 开发经验； 2.深入掌握 Java 或 Kotlin 语言，具有良好的架构设计能力，扎实的算法和数据结构、操作系统功底； 3.熟悉各种主流机型特性和开发迭代流程； 4.熟悉 Android 平台的设计，如 Material Design 等； 5.尊重技术的专业化和标准化，对代码的整洁性有追求； 6.良好的沟通能力和合作精神，有责任感； 7.有开源项目、对知名的开源项目有过代码贡献者为佳； 8.有跨平台&动态化开发经验者为佳。

职位职责： 1、负责抖音系产品的多媒体泛质量方向下利用大模型技术解决多媒体质量的问题，包括但不限于基于MLLM设计音画质评估模型，AIGC生成内容(图像视频生成、音频生成等)理解/评估，用户体验大模型、音视频反面案例挖掘算法、多模态内容理解等方向； 2、负责深度学习模型的部署的优化工作，能够配合工程团队完成模型的上线开发和应用； 3、基于业务形态和算法技术，挖掘产品体验问题，并与产研团队密切配合，推动业务落地，提升产品用户体验； 4、跟随团队参与校企横向项目、学术论坛会议、数据科学竞赛等，协助团队构建学术/工业界影响力。 职位要求： 1、计算机、人工智能相关专业，本科及以上学历，具有深度学习相关的算法研究和落地经验，具有LLM开发和应用的实践的经历； 2、熟悉CNN/Transformer/Vit/BLIP/BERT等主流模型架构，熟练使用Pytorch、Tensorflow、Caffe、Keras等机器学习框架； 3、具备一定多模态大模型的算法经验(SFT/PE/RLHF/RAG)，包括MLLM的训练、微调和评测工作，具备大模型部署实践经验，掌握vLLM、TRT等主流大模型部署框架，熟悉大模型推理优化的基本方案； 4、熟悉图像、音频等多媒体生成算法，如VAE，DIFFUSION等基本架构，了解生成模型的评估方法。 加分项： 1、具有算法工程化、模型蒸馏、模型部署，模型算子调优，SDK设计等工程经验，具备较强的工程能力； 2、在CVPR、ICCV、ECCV、ICML、NeurlIPS等机器学习和计算机视觉**会议发表文章或CVPR NTIRE、Kaggle、CCF、天池等知名数据科学竞赛取得优异成绩优先。

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。

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；

职位描述 1. 将独立感知模块的输出统一并进行融合，得到适合后续模块的表示。 2. 设计系统和完善的算法与传感器失效检测模块 职位要求 1、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； 2、良好的编程能力，熟悉python, c++，掌握常见的算法和数据结构知识。 加分项 1、熟悉计算机视觉中多视角几何知识； 2、熟悉传统统计机器学习知识，如概率图模型等，并有项目实践经验； 3、参加kaggle比赛获得前十名者； 4、ACM/ICPC、CCPC、NOI、IOI等计算机/信息学竞赛获奖经历。

工作职责： 1. 负责贝壳核心房产业务AI能力建设，利用AIGC相关能力推进业务智能化重塑； 2. 深入业务调研熟悉需求场景，参与和业务、产品、工程研发等横向交流学习； 3. 保持对业务的学习能力和持续热情，能探索调研业务实际场景痛点； 4. 结合业务需求，从Prompt优化，模型finetune等方面优化AI模型效果，解决面向业务场景的应用落地问题； 任职资格： 1. 计算机、人工智能等相关专业***硕士研究生及以上学历，2-5年NLP算法模型实践经验； 2.熟练掌握NLP和深度学习模型算法，熟悉Pytorch/Tensorflow等算法框架，掌握大语言模型SFT/LoRA/RLHF等技术； 4. 沟通表达能力强，逻辑思维和抽象思维能力优秀；有NLP顶会论文或国际NLP比赛奖项者优先；

岗位职责： 1、负责电商用户增长的算法优化，持续优化用户拉新和拉活各个环节的算法效率； 2、和产品、运营、数据等团队深度合作，以数据驱动和目标结果导向，完成电商用户增长目标持续突破； 岗位要求： 1、计算机相关专业本科及以上学历，熟练掌握常用的机器学习算法模型； 2、至少精通一门编程语言（Python、Scala、Java等），能熟练使用一种以上大数据处理模型和框架； 3、良好的数据和业务思维，熟悉增长黑客，或者对此有强烈兴趣者优先； 4、良好的沟通能力，具有跨团队的多方密切合作意识。

岗位职责： 1.深入自然语言理解（NLU）技术和多模态情绪识别技术的研发与应用。 2.从事商业领域对话机器人（Chatbot）人工智能算法研究与应用。 3.将深度学习、强化学习等最前沿的AI技术应用于人机交互的各个方面，包括：问答系统，上下文理解，知识图谱，情绪识别与应对，任务达成以及开放域对话。 4.开发开放平台，提供业内领先的人工智能与机器学习服务。 任职要求： 1. 2年左右的算法岗位工作经验，国家**本科及以上学历； 2.在机器学习、深度学习方向有较强的积累，有深度学习的项目经验，熟悉经典的算法； 3.精通至少一种开发语言，如：Java、Scala、Python等，能熟练使用SQL进行数据处理； 4.有好的自驱力和业务意识，能够主动贴近业务，挖掘业务痛点，解决业务实际问题； 5.有较强的逻辑思维能力，善于分析、归纳、解决问题； 6.能够快速掌握工作领域的业务和技术，能承受必要的工作压力； 加分项 1.自然语言理解方面有经验； 2.人工智能对话机器人算法方面有经验，有1年左右的NLP项目经验； 3.人工智能相关专业 + 学历背景好一点（国家**）

职位描述： 我们正在寻找一位经验丰富的算法工程师（用户增长方向），专注于通过前沿技术和数据驱动策略推动用户增长。您将运用AI技术和算法模型，通过优化用户获取和留存策略，提升产品的市场竞争力。我们希望您能够通过高效的算法迭代和技术创新，持续驱动用户增长并优化各类增长策略。 具体岗位职责如下： 1. 用户增长算法开发：设计并实现能够有效驱动用户增长的算法模型，如用户行为分析、推荐算法等，基于数据分析来优化用户转化率和留存率； 2. AI驱动的增长策略：利用AI技术构建自动化的用户增长策略，快速迭代，确保策略的高效性和前瞻性，提升获取用户效率； 3. 竞争对手分析与策略调整：通过算法分析竞争对手的增长策略，开发应对的算法方案，以保持和提升产品在市场中的竞争优势； 4. 跨团队协作与技术推广：与数据、产品、运营等团队合作，推动算法技术在用户增长中的实际应用，确保有效落地。 任职要求： 1. **本科及以上学历，计算机科学、数据科学或相关专业背景，硕士或博士背景优先； 2. 至少3年以上用户增长相关的算法开发经验，能够设计和实现推动用户增长的算法模型； 3. 熟练掌握Python/Java/C++等任一编程语言，具备一定Web开发和大数据处理能力； 4. 擅长将AI技术应用于用户增长策略中，通过技术手段提升增长效果； 5. 优秀的技术问题解决能力和跨团队合作能力，能够推动技术方案的有效落地； 6. 具备快速学习新技术并乐于接受挑战的能力； 7. 了解并实际应用过因果推断的候选人优先； 8. 有自然语言处理、计算广告、SEO相关经验者优先； 9. 在高成长型科技公司或创业公司中有实际开发经验优先。

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、负责通信业务与大语言模型结合的研发设计与管理。 2、负责面向通信业务的大语言模型Prompt Engineering提示工程，大语言模型微调和基于langchain的通信网络认知增强工具研发。 3、负责面向通信业务的AI算法研发框架设计与开发。 4、负责面向通信业务的AI算法模块开发管理，根据行业需求指导算法模型的技术选型和性能优化，算法模型包括结构化数据的预测分析和异常检测、因果关系分析.自然语言处理、深度学习、强化学习等。 任职要求： 1、计算机科学、机器学习、人工智能相关专业硕士及以上学历，具有AI产品研发和应用工作经验优先。 2、熟悉LLM大模型基本原理及应用、langchain框架及应用，有GPT大模型研发经验者优先。 3、深入掌握机器学习和深度学习，了解TensorFlow/pytorch/keras等深度学习框架。 4、熟练掌握至少2种语言: Python, R,Matlab,SQL,Scala, Spark, PHP,SAS，Weka等;5.有良好的沟通表达能力，积极向上，细致认真。

岗位职责： 1. 负责通信网络与大语言模型结合的研发设计与管理。 2. 负责面向通信网络的大语言模型Prompt Engineering提示工程，大语言模型微调和基于langchain的通信网络认知增强工具研发。 3. 负责面向通信网络的AI算法研发框架设计与开发。 4. 负责面向通信网络的AI算法模块开发管理，根据行业需求指导算法模型的技术选型和性能优化，算法模型包括结构化数据的预测分析和异常检测、因果关系分析、自然语言处理、深度学习、强化学习等。 任职要求： 1. 计算机科学、机器学习、人工智能相关专业硕士及以上学历，具有3年（若博士则为1年）及以上AI产品研发和应用工作经验。 2. 熟悉LLM大模型基本原理及应用、langchain框架及应用，有GPT大模型研发经验者优先。 3. 深入掌握机器学习和深度学习，了解TensorFlow/pytorch/keras等深度学习框架。 4. 熟练掌握至少2种语言：Python, R, Matlab, SQL, Scala, Spark, PHP, SAS，Weka等。 5. 有良好的沟通表达能力，积极向上，细致认真。

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；