岗位职责： -结合电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业行领先的机器学习/深度学习算法平台能力。 -超大规模的机器学习模型优化，包括但不限于深度学习、强化学习、表征学习等，最大效率地提升电商流量效率。 岗位要求： -计算机及相关专业，具有扎实的算法和数据结构，优秀的问题理解能力和编码能力。 -扎实的机器学习理论基础，具有行业常用的机器学习算法实践经验。 -熟悉业界主流的机器学习平台，有大规模机器学习平台的研发经验者优先，有Tensorflow/PyTorch等机器学习框架使用经验者优先。 -具有电商相关业务的算法实践经验者优先，包括但不限于推荐、广告、搜索等。 -良好的团队合作和协调沟通能力，学习能力强，自我驱动力强。

if (your_passions.includes(‘data’)) { switch(your_stacks) { case ‘Python’: case ‘Spark’: case ‘Natural Language Processing’: console.log(‘Join AfterShip’); break; } } 岗位职责 1、负责海外物流相关数据的挖掘； 2、负责海外物流时效预测（Estimated Delivery Date） 相关的算法研发； 3、及时跟踪业界 AIGC 的研究进展，包括但不限于大语言模型、AI Agent 框架、语义理解和检索、多模态理解等技术，探索 AI Agent 方向的算法应用落地和系统研发工作。 岗位要求 1、本科及以上学历，4 年或以上算法工作经验，数学、 统计学、计算机、数据挖掘、机器学习等相关专业优先； 2、具备扎实的机器学习/深度学习和自然语言处理的基础理论能力，熟悉 Transformer、BERT 等常用算法，了解大语言模型和 AI Agent 相关的理论基础和常见框架； 3、熟练掌握 Python/ Scala/Java 等至少一种编程语言，熟悉 Hadoop、Spark 等实时和离线数据处理工具，熟练掌握 Tensorflow/Pytorch 等至少一种深度学习框架； 4、有丰富的算法落地经验，具有较强的 AI 应用整体方案设计能力； 5、具备较好的数据敏锐度，具有缜密的逻辑思维能力、业务洞察能力、沟通表达和抗压能力。 加分项 1、有英语听说能力，以及海外电商、物流、SaaS 服务工作经验优先； 2、具备开发能力，有使用 Docker、Kubernetes、AWS 或 GCP 云计算经验； 3、有写 Blog 的习惯，活跃技术社区，参与开源项目等； 4、有代码洁癖，对代码精益求精，对技术有极客热情。 为什么加入我们 1、朝阳行业：国际电商 SaaS 服务赛道，国际一线投资机构加持； 2、稳健发展：团队稳健扩张，业务规模及营收每年持续稳健增长； 3、多元文化：团队来自全球 20 多个不同城市，国际化视角、扁平化管理； 4、极客氛围：拥抱开源技术，实践敏捷开发，崇尚通过工具和自动化来解决问题； 5、特色福利：学习基金、 一对一帮带、内部商城、提供 MacBook 及可升降办公桌。

岗位职责： 1、结合电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业行领先的机器学习/深度学习算法平台能力。 2、超大规模的机器学习模型优化，包括但不限于深度学习、强化学习、表征学习等，最大效率地提升电商流量效率。 岗位要求： 1、计算机及相关专业，具有扎实的算法和数据结构，优秀的问题理解能力和编码能力。 2、扎实的机器学习理论基础，具有行业常用的机器学习算法实践经验。 3、熟悉业界主流的机器学习平台，有大规模机器学习平台的研发经验者优先，有Tensorflow/PyTorch等机器学习框架使用经验者优先。 4、具有电商相关业务的算法实践经验者优先，包括但不限于推荐、广告、搜索等。 5、良好的团队合作和协调沟通能力，学习能力强，自我驱动力强。

工作职责 : 1. 运用机器学习相关技术，对海量数据进行处理和分析，挖掘相关信息，分析关键因素，进行标签体系建立、模型开发、模型优化、算法评估等工作，以提升业务智能化为目标，助力保险业数字化转型； 2. 负责决策相关模型的设计、开发与上线效果分析等，包括但不限于理赔模型、风险模型、用户增长模型等； 3. 负责对模型相关的数据进行分析，包括数据清洗、数据挖掘、特征工程、数据建模等，以提高业务智能化的准确性与效率； 4. 通过对数据的敏锐洞察，深入挖掘业务场景的潜在价值和业务需求，通过技术创新推动业务智能化的提升； 5. 跟进机器学习相关技术的业界发展，并合理运用到实际业务场景中； 任职资格 : 1. 计算机、数学、统计学及电子信息相关专业硕士及以上学历，3年及以上工作经验； 2. 在经典机器学习、深度学习、自然语言处理或运筹优化等一个或多个领域有扎实理论基础或丰富研发经验，曾在广告推荐、营销转化、用户增长等某一领域有相关工作经验者优先； 3. 熟悉Java/Python/C++中的一种或多种编程语言，熟悉大数据处理技术（Hadoop/Spark/Hive），善于学习和应用业界领先数据架构和技术处理实际策略类问题； 4. 良好的逻辑思维能力，在复杂业务场景下能够分解和抽象问题，提供优秀、完整、可行的解决方案； 5. 对解决具体挑战性问题充满激情，较强的责任心和主动性，良好的沟通协作和抗压能力。

美团骑行事业部在全国各个城市开展美团单车、电单车业务，提供绿色、便捷的共享出行服务，是美团出行板块重要的组成部分。我们力求为城市可持续发展提供低碳智能的解决方案，通过技术创新和硬件升级，不断优化全流程骑行体验，为低碳出行提供更好的服务。其中，美团单车旨在为城市居民提供通勤接驳服务，满足用户短途接驳出行需求；美团电单车则满足用户中短途多场景低碳出行需求。 我们有开放的工作氛围，也有充满韧劲和创造力，心系低碳出行的伙伴。加入我们，一起为用户创造更好的出行体验。 岗位职责 1.负责骑行业务相关的预测算法设计、研发和迭代优化，包括但不限于供需预测、ETA预测、时空挖掘等； 2.参与智能调度算法体系搭建，抽象并定义算法问题、算法技术选型、模型搭建、落地推广应用，实现业务效果优化； 3.深入了解业务，与产品、工程、数据、业务团队密切合作，持续推动从算法技术到业务价值的转化，驱动业务变革； 4.综合运用时序预测、机器学习、图模型、迁移学习、大模型等前沿技术优化骑行领域的相关问题 岗位基本需求 1.硕士研究生及以上学历，计算机、自动化、数理统计、人工智能等相关专业； 2.具备至少3年以上的算法相关工作经验，有扎实的算法基础和代码能力； 3.熟练掌握至少一种深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow等，熟悉至少一种编程语言，具备良好的编码习惯和工程能力； 4.具备良好的业务理解、问题定义、沟通和合作能力，能够与各个团队紧密合作，解决问题； 5.善于分析和发现问题，具备较强的自驱力，有强烈的学习意愿和创新精神，对算法技术有浓厚的兴趣和热情。 具备以下者优先 1.在时序预测、ETA预测、时空挖掘等算法方向上有实践经验； 2.在国际或国内权威机器学习赛事中取得优秀名次； 岗位亮点 1.团队算法研发紧跟业务目标，每一次算法迭代都能给业务目标带来具体的价值，实现自我价值和成就感； 2.能够接触到海量业务数据进行深入分析和算法建模并落地在骑行场景中，解决实际业务问题中的挑战； 3.团队重点算法方向，能够建立较完整的业务和技术视角，有机会成为团队的核心成员，发挥领导作用。

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: 工作职责 参与公司招聘平台的NLP文本数据及用户行为数据的挖掘工作，包括知识图谱、query理解、用户画像、智能问答、文本分类等方向的算法研发；并且持续探索大模型技术在产业应用中的落地 1. 参与招聘领域知识图谱的算法策略研发，包括海量数据挖掘、实体和实体关系抽取、新词发现等，构建招聘领域行业化标签体系、知识图谱等，支撑业务策略衍化及产品迭代； 2. 参与招聘领域文本分类、岗位识别等基础NLP算法的研发工作,提升平台信息内容的结构化水平，辅助平台生态建设 3. 参与平台内用户画像的构建研发，基于海量的用户行为数据，对用户进行建模，优化画像模型效果，精准刻画用户偏好 4. 参与平台内搜索体系的优化构建，负责搜索引擎的文本语义分析和内容理解处理工作，包括但不限于query的解析、联想、纠错等。 5. 紧跟大模型技术的发展步伐，探索招聘领域中大模型的应用落地，承担大模型预训练和调优等工作，如prompt设计、fine-tuning、模型蒸馏等，实现标题/亮点自动提取生成、职位自动生成、简历文本组织优化等技术，并应用于招聘业务实现部分环节的智能化，提高业务效率。 任职资格: 任职资格 1. 计算机、数学等相关专业本科以上学历； 2. 两年以上自然语言处理相关方向研发经验； 3. 对自然语言处理技术体系和应用场景有深刻的理解，熟悉自然语言处理、深度学习领域开源的算法和工具包； 4. 熟悉主流的文本生成算法的原理，有结合业务的探索经验以及常见的大模型落地实践经验的优先； 5. 熟练掌握TensorFlow、pytorch等深度学习框架、有较强的算法复现能力；熟悉Linux平台编程环境，精通Java/C/C++/Python/Scala语言中的一种，具备Hadoop、Spark、Hive等实际工作经验优先 6. 具有优秀的分析和解决实际问题的能力和态度，有创业的激情。

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。

岗位职责： 1. 开发指标归因分析平台 2、AI大模型在各工具业务的应用场景适配等,负责基于大模型面向应用场景的算法策略组件建设 3、负责LLM、深度学习、机器学习等方向相关问题研究，跟进前沿技术动态 任职要求： 1. 计算机、通信、电子及相关专业，硕士及以上学历，3-5年工作经验 2. 熟练掌握Python语言，熟悉Tensorflow、Pytorch、Spark、Hive等技术栈 3. 具备深厚的NLP基础和前沿跟踪能力，具备大模型落地实战经验优先 4. 掌握NLP基本算法，在自然语言处理相关领域中至少一个方向有一定的实践经验，如语义检索与推荐、信息抽取、对话系统、语义理解、阅读理解、聚类、迁移学习、多模学习、低资源学习等熟悉LLM相关技术， 如transformer, prompt tuning, RLHF, langchain等，对相关技术落地有自己的理解 5. 在机器学习/NLP领域高级学术会议发表过高质量文章者 6. 有银行间债券、银行核心经营指标相关研发经验者优先

职位职责： 1、负责字节跳动财经反作弊的通用算法建设，为支付、电商、消金的营销等反作弊场景提供支持； 2、支持风险数据梳理和通用特征建设； 3、对多类风险问题进行算法调研和新算法开发，形成算法库，为算法平台提供支持； 4、建设自动对抗系统，为多产品线提供通用解决方案； 5、利用海量电商内容，结合机器学习、深度学习等算法，优化电商社区生态各个指标。 职位要求： 1、2年以上算法研发经历，计算机相关专业本科及以上学历，算法基础扎实； 2、熟悉Scala/Python/Go，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； 3、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、自然语言处理、分布式计算等相关技术，并具备1年以上相关工作经验； 4、有图计算、知识图谱相关经验优先； 5、有大规模数据挖掘经验者优先；在互联网广告技术、NLP、图像识别、反欺诈&风控、反作弊等方面有工作经验者优先。

职位描述 1、负责AI算法的工程化落地，搭建从离线训练到在线服务的整个闭环服务平台； 2、根据需求完成实时推荐系统、实时特征计算、离线训练平台等系统的架构设计、工程实现及迭代优化； 3、能够根据不同的业务需求，灵活快速地完成具有挑战性的项目； 职位要求 1、计算机及相关专业本科及以上学历，具备2年及以上服务端开发经验； 2、扎实的计算机系统知识，掌握Golang编程语言，同时熟悉Python编程语言者优先； 3、熟练应用MySQL等关系数据库技术，熟练应用Redis缓存技术；熟悉Linux系统环境，能熟练使用Linux命令完成日常工作； 4、具有高性能、高可用的复杂业务系统开发经验，熟悉分布式、缓存、消息等机制优先； 5、具有Docker、Kubernetes、Istio等相关深度使用和开发经验者优先； 6、了解Kafka/Hive/Spark/Flink等大数据生态圈技术，具有相关大数据开发经验优先；有机器学习（tensorflow serving) 相关知识优先； 7、具备优秀的逻辑思维能力，对解决挑战性问题充满热情，有强烈的求知欲，善于学习新事物； 8、具有良好的沟通能力、团队合作精神和执行力，重视生产效率，研发质量。

岗位职责： 1、参与页面分析挖掘算法的研究与实现，通过算法策略优化页面分类模型、文本分类模型。 2、利用文本挖掘、图像理解等业界先进技术，对多模态内容进行挖掘与理解。 3、工作范围涵盖网页筛选与理解、网页与站点分类和去重、多类型非网页类多模态数据的处理和理解。 岗位基本要求： 1、计算机相关专业本科及以上相关学历，具备优秀的理解力、沟通能力和团队协作能力。 2、熟练掌握 c++/python/Java等编程语言，并且在机器学习，自然语言处理领域有扎实的理论功底和动手能力。具备优秀的逻辑思维能力和数据科学能力，在相关领域比赛中获奖优先。 3、在信息检索、自然语言处理/图像与视频理解等方面有非常扎实的理论功底，以及丰富的解决实际问题的项目经验。有信息检索相关领域工作经验优先。 4、善于学习领域前沿技术并能快速应用到实际工作当中，在自然语言处理，信息检索、计算机视觉等领域有相关学术论著优先。

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。

工作内容： 我们正在寻找一位AI算法应用工程师，加入我们的技术团队。该职位将负责开发和优化我们的基于LLM的大模型AI应用，包括但不限于基于大模型的AI搜索、协同办公搜索推荐、企业级文档搜索。以及，财务和人资领域等智能化应用，面试间AI、财务AI等内容。理想的候选人应具备强大的算法背景，能够设计和实现复杂的搜索相关性算法、排序算法和意图理解模型，同时具备出色的工程实现能力。 主要职责： 1、设计、开发和优化高效、可扩展的搜索算法和推荐系统，提升搜索相关性和用户体验。 2、深入理解用户需求，通过意图理解和用户行为分析，不断优化搜索结果的准确性和个性化推荐。 3、与数据科学家合作，利用机器学习和深度学习技术，开发和维护基于大模型的AI搜索算法。 4、负责搜索系统的架构设计和性能优化，确保系统的高效运行和稳定性。 5、编写高质量的代码，进行代码审查，确保软件质量和系统安全。 跟踪最新的搜索算法和机器学习技术发展，将创新技术应用到实际项目中。 任职资格： 1、有钉钉、飞书等协同办公领域搜索或者AI开发经验者优先考虑。 2、硕士及以上学历，计算机科学、人工智能或相关领域。具有LLM大模型AI应用经验者优先考虑，比如基于大模型进行finetune以及人类反馈强化学习经验者优先考虑。 3、至少3年以上搜索算法或推荐系统开发经验，具有在大型搜索引擎项目中的实战经验者优先，有深度RAG经验者以及text2sql、text2api等经验者优先考虑。 4、深入理解搜索相关性算法、排序算法、意图理解等核心技术，有成功实现复杂搜索系统的经验。 5、精通Java编程语言，具备良好的软件工程实践经验，熟悉系统设计和架构。 6、熟悉机器学习算法和工具，有使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）解决实际问题的经验。 7、良好的团队合作精神，强烈的责任心和创新意识，能够在快速变化的环境中适应和学习。

我们正在寻找一位经验丰富的推荐算法工程师，负责推荐算法的框架搭建和工程效能优化工作。该职位将主要负责TF和PyTorch框架在推荐系统中的应用，包括离线和在线训练优化、模型部署及生成式模型的实时预估。我们期待您的加入，共同推动公司的技术和业务发展。 岗位职责： 1. 离线Pipeline优化：优化TF框架的离线和在线逻辑，提升TF集群训练和GPU训练的离线pipeline资源利用率和效率。 2. 模型Serving：探索并搭建基于TF/PyTorch的Serving方案，实现推荐场景下的近线和在线预估流程。 3. 生成式模型应用：落地推荐领域的生成式模型预估框架，负责对应的训练加速和实时预估的部署。 4. 算法研发：优化工程效率，提升推荐系统的性能和效果。构建通用有效的工具和框架。 任职要求： 1. 教育背景：计算机科学相关专业本科及以上学历。 2. 工作背景：推荐算法领域3年以上的工作经验。 3. 技术经验： - 熟悉TF/PyTorch框架，具备离线Pipeline和在线Serving相应的部署和优化能力。 - 熟悉GPU加速相关技术，能够优化大规模数据的训练速度。 - 具有生成式模型应用经验，能够实现生成式模型的训练加速和实时预估部署。 4. 编程能力：精通Python编程，熟悉C++/Java或其他编程语言者优先。 5. 工程经验：具备扎实的工程能力，有大型推荐系统开发和优化经验者优先。 6. 沟通能力：良好的团队合作精神，具备跨团队沟通协作的能力。 7. 创新精神：热爱技术创新，乐于接受挑战，并能够持续学习和应用新技术。 优先条件： 1. 互联网公司推荐系统的相关工作经验。 2. 在推荐算法、机器学习或深度学习领域有高质量论文或专利。 3. 开源项目贡献经验。