职责描述： 1、针对实际业务需求，深入分析现有算法与模型，给出有效解决方案，并在现有算法基础上进行新算法及模型的开发与迭代。 2、设计和优化应用算法，并协助完成应用业务解决方案设计及算法设计，为业务目标实现提供算法支持和验证。 3、负责知识图谱、用户画像、感知推荐相关的模型构造，统计建模、数据挖掘、机器学习等方法建立数据模型以解决具体业务的实际问题； 任职要求： 1、精通统计学、数据挖掘，机器学习算法，具有独立编程能力，深入理解各种常用基本机器学习算法； 2、精通python或java，熟练使用一种以上数据分析工具，熟悉linux、sql； 3、熟悉机器学习建模流程，有推荐，预测等应用相关经验优先 4、掌握知识图谱、NLP、推荐等某一方向的机器学习、深度学习模型构建分析技术； 5、计算机科学，统计学，数学，数据挖掘，信息技术等相关专业，3年以上工作经验

职位职责： 1、分析和理解大规模结构化和非结构化数据，利用机器学习、NLP、大模型、图算法和迁移学习等，开发高性能分类器、预测模型和算法，构建知识图谱； 2、针对复杂业务场景，协同多个关联部门，完成业务需求所需的AI算法模型或数据挖掘方案的开发交付和验证，达成预定的业务指标； 3、探索和应用前沿的机器学习、NLP、大模型技术，并将其应用于业务场景。 职位要求： 1、本科及以上学历，3年以上算法领域从业经验； 2、具备机器学习相关算法的扎实基础，包括但不限于NLP、深度学习、图模型、大模型等特定领域的全面学习和实践经验； 3、具备对业务数据建模的能力，精通相关实验和原型验证所需的技术栈、特征挖掘、AI算法模型、数理统计算法等相关技术领域； 4、具备实际操作能力，熟练掌握至少一种框架，如TensorFlow或PyTorch，包括其训练和部署的具体细节；熟悉常用的机器学习和深度学习算法，以及基本的网络模型结构和文本表示方法； 5、出色的编码技能，熟练掌握至少一种编程语言，如Python、Go或C++，并具备算法和数据结构的扎实基础； 6、具备优秀的团队协作和沟通技巧。

职位职责： 1、负责生成式智能对话场景的算法研发，基于大模型技术建设智能化的对话机器人系统； 2、探索生成式Agent对话算法，包括大模型领域知识融入、对齐、逻辑推理和SFT等任务； 3、建设基于RAG框架的智能问答系统，优化文本&多模态理解、召回、相关性、问答生成等算法； 4、对长文本/海量文本进行深度分析、构建知识图谱，针对用户对话进行抽取事件、情感分析； 5、搭建和优化检索排序、在线生成系统，提供稳定的线上服务。 职位要求： 1、本科及以上学历，优秀的代码能力，掌握常用编程语言和算法，熟悉Pytorch或TF等框架； 2、有机器学习应用经验，有大模型、RAG、智能对话、搜索等领域丰富的实战经验，在生成式大模型、Query与用户理解、召回排序、知识图谱、智能交互中一个或多个领域有深入实践； 3、熟练掌握机器学习算法原理，能熟练运用机器学习、自然语言处理、匹配技术、运筹优化、强化学习、智能生成等技术解决有挑战性的问题，有业界项目经验或顶会论文发表者优先； 4、对数据敏感度极高，有良好的逻辑思维和定义以及解决问题的能力； 5、优秀的产品和业务感知能力，责任心强，积极主动，有良好的沟通能力和团队合作能力，能够完成有挑战的目标。

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**）

一、公司简介 彩讯股份(创业板股票代码:300634)是一家软件互联网上市公司，是协同办公、 智慧渠道、云和大数据领域的龙头企业。拥有五地研发中心和遍布全国的运营网络，员工超过 3000 人。 公司坚持“以大场景运营效果为导向，全面数字化、智能化”的发展战略，持续加大在人工智能等领域的投入，将成为中国领先的智能数字化企业。 二、项目介绍： AI信创中心介绍： 彩讯股份“AI信创中心”是公司为抢占人工智能技术先机而成立的核心研发机构，是直接向CEO汇报的一级部门。中心汇集公司在人工智能、机器学习、知识图谱、自然语言处理等方面的人才,致力于将人工智能技术应用于公司各业务领域,实现产品、服务的智能化升级。 中心遵循“技术引领,应用驱动,市场导向”的发展策略,通过技术研究来挖掘人工智能的应用潜力,并在公司主营业务中进行示范与落地。 中心重点开展的技术和应用研究包括: 1）基于Transformer与BERT的对话系统与推荐系统。运用预训练语言模型与迁移学习技术,快速实现对话与推荐能力。 2）基于RL的智能决策与智能优化。研发强化学习技术在复杂决策环境中的应用,实现自动化智能决策。 3) 基于CVAE与StyleGAN等技术的智能创意与个性化推荐。生成图像、音乐、文本等创意素材,为个性化推荐提供丰富素材。 4）基于GAN与变分自编码器的客户画像与精准营销。利用生成对抗网络等算法,构建真实全面的数据与客户画像。 中心的研发重点在于企业级AI中间件与行业应用的研发,而非特定的机器学习模型。 中心的职责还包括: 1) 与高校、行业合作伙伴共建AI创新联合实验室,拓展产学研合作。 2) 发展与人工智能产业链上下游的合作伙伴关系,拓展公司的产业影响力。 3) 引领全公司各业务部门的产品与业务智能化转型升级。 4) 人工智能核心技术与产品的研发,不断提高公司的AI能力与实力。 中心将持续投入人工智能前沿技术与产品创新,以人工智能驱动公司各业务向智能化、个性化转型,实现产品服务的差异化和融合创新,为客户提供增强的体验与价值。中心必将成为公司实现产业升级与转型的核心动力之 三、岗位介绍： 【岗位职责】： 1、开源LLM的能力接入与部署； 2、负责LLM训练，模型微调； 3、SFT、RM、PPO等算法研究与优化； 4、负责前沿技术探索和落地。 【岗位要求】： 1.人工智能、计算机、数学/统计学等相关专业硕士及以上学历； 2.熟悉AI领域的前沿研究，具有丰富的研究经验，具备百亿级以上LLM 训练经验优先； 3.了解并行计算、CUDA、网络通信、系统优化、集群硬件架构等 HPC 相关的知识； 4.具有Prompt设计与微调经验优先； 5.熟悉SFT、RM、PPO原理，有实际实践经验者优先； 6.熟悉主流深度学习工具Pytorch，TensorFlow等； 7.具备良好的编程能力，熟练掌握 Python，数据结构和算法设计，熟悉 Linux / Unix 系统和 Shell 编程，熟练使用 Git； 8.在AI开源社区有贡献者优先； 9.在AI领域的核心期刊发表过论文优先； 10.有 TVM、TensorRT 等推理平台优化经验者优先； 11.了解并行推理技术的优先。 四、薪酬福利与职业发展： 我们提供竞争力的薪资待遇和福利待遇，包括期权激励、五险一金、带薪年假、节假日福利、健康体检、培训及晋升机会等。 同时，我们还为员工提供广阔的职业发展空间，鼓励员工在工作中不断成长和进步。 我们的团队充满活力、激情和创新精神，致力于打造一个开放包容、信任互助的工作环境，并定期举行各种团队建设活动，增强彼此之间的沟通和理解。 期待您的加入，一起探索未来无限可能！想更多了解彩讯股份，欢迎进入：https://www.richinfo.cn

岗位描述： 1、负责微博基础内容AI的研发、探索，落地到微博内容理解、内容消费和内容生产的核心场景。 2、负责自然语言处理、多模态内容理解和生成模型调优和策略优化，如数据增强、蒸馏学习、对比学习、小样本学习等 4、参负责大模型预训练技术、海量参数下大模型高效微调技术、基于大模型Prompt提示学习技术，取得业务效果 4、跟进AIGC方向研究前沿，使用最新技术解决实际业务问题。 5、有AIGC相关产品落地经验者优先。 岗位要求： 1、计算机、数学或相关专业本科及以上学历，2年及以上NLP或AI相关算法研发经验 2、有自然语言处理领域任一方向经验，包括并不限于文本分类、相似性、多模态生成、问答系统、知识图谱、大规模预训练模型，能够从业务场景出发建设技术体系能力。 3、扎实的编程功底，具备较强的工程实现能力。 4、热爱技术，能够深入细节，对前沿的算法有了解并积极尝试，熟悉常用的机器学习技术及常用深度学习框架。 5、主动性好，乐于贴近业务问题，具备技术驱动、数据驱动、产品驱动等多种驱动业务思维能力。 6、优秀的沟通能力和合作精神，能够处理复杂环境的沟通协作 具备以下条件优先: 1、 发表过AI顶会论文、或者AI竞赛获奖者优先 2、有优秀AI方向开源项目者优先

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。

1、承担专业领域知识管理职责，主导知识管理体系设计及领域落地；2、负责知识平台的演进规划及长效运营。 业务技能要求： 1、 具备AI解决方案设计能力，拥有企业知识管理业务架构设计经验； 2、 拥有较丰富的知识管理业务经验，与一定的知识管理平台设计及运营经验。 3、 具有系统性思维，能系统地从业务痛点设计知识管理体系到规划可行的实施方案。 专业知识要求： 1、 理解主流AI/机器学习的解决方案设计，包括深度学习、NLP、推荐系统、搜索问答、知识图谱等技术。 2、 了解知识管理理念、体系与方法，熟悉知识服务产品的设计及运营； 3、 对知识管理行业及业界知识服务产品有一定的研究和洞察。

职位描述 1、开发灵活可靠的轨迹与行为预测算法，满足下游决策规划模块的需求。 2、探索基于learning的决策规划与端到端方案 3、构建数据闭环，完成模型自动化迭代。 职位要求 1、熟悉学术界前沿基于学习的预测与规划算法的研究，并有实际动手经验； 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。 1、有相关研究经验，在顶会上有高水平论文发表； 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。 4、参与过预测算法在实车的部署，了解预测算法在部署中的实际问题。 5、了解传统的决策规划算法，并知晓能力边界与待解决问题。

职位描述 1、负责智能客服相关的自然语言处理任务； 2、追踪并实践NLP前沿技术，预研和实现相关模型； 3、参与支持团队智能客服技术方案的规划及落地,并根据情况保持持续优化,对总体研发质量负责 【岗位要求】 1. 计算机相关专业，硕士以上学历（优先），3年以上相关工作经验，有大型项目开发经验优先； 2. 扎实的机器学习和自然语言处理基础； 3. 熟练使用C++、Python，有较强的编码能力； 4. 有深度学习研发经验，熟练使用主流深度学习框架(TensorFlow/PyTorch等任一种）者优先； 5. 有对话系统、智能客服、知识图谱等相关经验优先； 6. 工作踏实上进，有良好的团队合作意识

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。

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。

职位描述 1、负责智能客服相关的自然语言处理任务； 2、追踪并实践NLP前沿技术，预研和实现相关模型； 3、参与支持团队智能客服技术方案的规划及落地,并根据情况保持持续优化,对总体研发质量负责 【岗位要求】 1. 计算机相关专业，硕士以上学历（优先），3年以上相关工作经验，有大型项目开发经验优先； 2. 扎实的机器学习和自然语言处理基础； 3. 熟练使用C++、Python，有较强的编码能力； 4. 有深度学习研发经验，熟练使用主流深度学习框架(TensorFlow/PyTorch等任一种）者优先； 5. 有对话系统、智能客服、知识图谱等相关经验优先； 6. 工作踏实上进，有良好的团队合作意识

我们需要您： 1.从事大模型（LLM）研究、训练、应用，包括但不限于训练任务优化、知识融入更新、模型性能提升等 2.跟进业界前沿的相关SOTA模型技术，保持技术先进性，应用到产品工程中 我们需要您具备： 1. 计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历，算法理论与工程技术扎实，具有3年以上计算机NLP/CV/ML相关工作经验 2. 熟练使用pytorch/tensorflow/deepspeed等至少一种框架，能独立实现前沿模型，有NLP/CV/ML顶会发表经验者（ACL/EMNLP/CVPR/ICCV/NeurIPS等）优先； 3. 在NLP/LLM/多模态有深入算法研究与研发实践，有FT、预训练、可控内容生成方向经验者优先 4.懂业务，有良好沟通、分析解决问题和团队协作的能力；自我学习能力，保持对事物的好奇心。 加分项 (满足其一即可)： 1. 熟悉主流开源大模型（GPT2/LLAMA/GLM等） 2. 有过大模型prompt learning、FT相关优化工作 3. 有过预训练大模型的相关工作 4. 有过DAU过百万产品的算法研发经验

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. 负责大模型在AI客服、解决方案专家等交互式对话场景中的应用，提升场景的自动化与智能化水平，改进骑行业务效率； 2. 负责大模型用于提升共享骑行业务的运营效率和用户体验，特别是在AI客服、运营优化等场景中落地 3. 负责大型语言模型的微调、偏好对齐、知识增强等技术探索，积极跟进AIGC业内应用趋势，包括并不限于MoE、RLHF、Long context、RAG、Agent等方向； 4. 与业务、产品团队合作，基于业务需求设计产品、解决方案，并推动其高效实施。 岗位基本需求 1. 计算机科学、人工智能、自然语言处理或相关专业，5年以上工作经验； 2. 扎实的算法基础，熟悉自然语言处理相关理论，熟悉Transformer/BERT/GPT/Llama等基础模型结构，熟悉大模型的微调和评估方法； 3. 熟练掌握至少一种深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow、JAX等； 4. 善于分析和发现问题，具备较强的自驱力，具有良好的沟通能力和跨团队协作能力，热衷于追求技术创新，对解决有挑战性的问题充满激情。 具备以下者优先 1. 有ICLR、ICML、CVPR、ICCV等AI顶会、顶刊有论文发表经验，或在具有影响力的AI比赛中获得Top名次，或开源社区项目开发经验； 2. 具有生成式模型训练及开发经验，如大模型数据处理、模型微调、预训练、强化学习、AI Agent等。 3. 有LangChain、AutoGPT、GraphRAG或其他大模型框架开发经验者优先； 4. 有智能客服、智能助手相关项目经验者优先。 岗位亮点 1. 骑行业务深入参与共享单车业务核心算法开发，推动技术创新与实践。 2. 与全球名校师生合作，解决长链路复杂问题,并发表论文。 3. 与专业技术团队合作，推动大模型技术在共享出行业务中的实际应用。