岗位职责： 1、负责大模型领域前沿算法研究及技术创新，如LLM自然语言大模型、生成式AI技术等技术； 2、负责大模型整体技术方案及算法研发，并结合实际应用场景进行算法落地，实现商业价值； 3、负责制定大模型训练、调优等方案，探索RLHF、MoE、多模态、longcontext等前沿方向，提升训练性能 4、负责AI技术方向的专利、标准、软件著作权布局，完成年度科研计划、部门安排的其他工作。 任职要求： 1、硕士及以上学历，计算机、通信、软件工程、信息工程等相关专业，具有人工智能领域从业3年以上工作经验； 2、精通机器学习、深度学习、强化学习、大模型微调、并行训练及其他人工智能相关算法 ，精通C++、Python等编程语言，熟练使用了深度学习工具库如Caffe、Tensorflow、Pythorch等； 3、熟悉机器人人工智能前沿技术，具备深度学习、强化学习、NLP大模型和多模态大模型训练、微调和部署项目经验的优先，有大模型预训练经验优先；4、具有较强的技术能力及团队协作能力，重大项目或科研团队技术核心或者技术负责人者优先；

岗位职责： 1. ​参与 LLM 模型开发，包括但不限于自制数据集、指令微调、模型评估等； 2. 紧跟 LLM 方向研究和应用方案，调研最新的论文并融合到现有的工作中； 3. 配合公司业务，开发面向用户的功能需求； 任职要求： 1. 具有 PyTorch 开发经验，有 DeepSpeed 相关经验优先； 2. 掌握机器学习和深度学习相关理论知识； 3. 掌握 Python / C++ 开发能力，具备良好的代码风格，会使用 CUDA 开发优先； 4. 具备良好的团队协作能力和沟通能力，能主动提出问题；

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。

工作职责 1. 理解保险业务+医疗健康领域的智能应用需求，设计并应用各类数据科学和AI应用技术方案，提升业务效能。 2. 追踪前沿的AI应用技术，负责具体的算法设计与开发，利用算法处理和分析保险业务流程和医疗健康数据，实现工程化落地。 3. 参加过ACM&数据挖掘&机器学习竞赛等，并取得好名次者优先；在相关领域的国际会议或者期刊上发表论文者优先。 任职要求 1. 本科以上学历，3年以上相关工作经验。（有优秀应届生亦可） 2. 负责数智化营销策略，包括但不限于：产品推荐、内容推荐、Push推送、线索挖掘等。优化模型效果，改进策略等手段，提升各类场景的点击率、转化率等，提升用户满意度 2. 具备扎实的算法基础理论，熟悉机器学习、深度学习、数据挖掘、推荐算法等各种算法知识，机器学习算法如：GBDT、XGB、DNN等，推荐算法如DeepFM、MMOE等 3. 具备良好的算法工程能力，熟练掌握Python或C++等至少一种开发语言；熟悉主流的数据平台，能熟练处理和分析大规模数据。 4. 自驱力和责任心强，积极主动，较强的沟通表达能力，能够与非技术团队成员有效沟通。 5. 熟悉保险、医学相关领域经验优先。

工作职责 "1. 理解保险业务+医疗健康领域的智能应用需求，设计并应用各类数据科学和AI应用技术方案，提升业务效能。 2. 负责具体的算法设计与开发，利用算法处理和分析保险业务流程和医疗健康数据，实现工程化落地。 3. 追踪前沿的AI应用技术，结合公司业务场景，探索并推动数智化场景落地。 任职要求 1. 本科以上学历，5年以上相关工作经验。 2. 具备扎实的算法基础理论，精通主流的机器学习算法（如SVM、随机森林）、深度学习框架（如PyTorch、Transformers）等。 3. 具备良好的算法工程能力，熟练掌握Python或C++等至少一种开发语言；熟悉主流的数据平台，能熟练处理和分析大规模数据。 4. 自驱力和责任心强，积极主动，较强的沟通表达能力，能够与非技术团队成员有效沟通。 5. 熟悉保险、医学相关领域经验优先。

工作职责 1. 负责图像识别相关算法的研发、测试、训练、模型转换，以及相关的数据清洗、标注方案的确定等工作； 2. 与开发人员配合确定算法工程化方案； 3. 对算法的精度、速度、普适性等进行优化； 4. 追踪学术前沿，引进最新算法模型及训练方法等； 5. 基于工作成果发表论文，提交专利； 6. 上级交与的其他工作任务。 任职要求 1. 计算机、数学或相关专业研究生以上学历； 2. 1年以上图像识别及深度学习相关算法研发经验，有学术论文发表经验优先，有图像领域比赛获奖经历优先； 3. 熟悉Python或C++语言； 4. 熟悉PyTorch、Tensorflow、MXNet等深度学习平台，有实际的模型训练经验； 5. 对人工智能有强烈的兴趣，对算法有自己的理解； 6. 能够承受较大的工作压力； 7. 有较好的沟通能力。

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。

职责描述： 1. 基于智能电视上特定业务与场景研究合适算法模型构建精准的智能推荐系统； 2. 基于海量用户行为数据进行数据挖掘与画像建模，构建智能电视平台上的用户画像。 任职要求： 1.***本科及以上学历，3年以上智能推荐算法、用户画像算法开发与调优经验； 2.精通机器学习、深度学习算法在智能推荐、用户画像上的应用，至少熟悉一种深度学习平台（Tensorflow、 Caffe、Torch）； 3.熟悉使用Hadoop，Spark，SparkStreaming等大数据基础平台； 4.具备较强的数据分析，问题分析，逻辑思维能力，良好的沟通及团队协作能力。

岗位职责： 1. 负责从结构化、半结构化或无结构的大数据上构建知识图谱，承担数据抽取、清洗、转化等数据处理程序开发； 2. 负责根据知识库的实体、属性、特征等构建知识图谱，参与知识图谱相关的知识融合、知识的查询和推理、知识图谱应用的研发工作； 3. 负责知识图谱可视化等应用； 4. 负责对知识图谱的算法体系进行迭代优化开发, 包括知识的查询和推理，基于知识库的问答等； 5. 根据项目需求预研并引入新的数据存储、查询与分析等方面的技术。 岗位要求： 1. 硕士以上学历，自然语言处理/数据挖掘/计算机/数学等相关专业，具备知识图谱相关经验； 2. 熟悉linux，熟悉Python/JAVA, MySql或者NoSql数据库； 3. 掌握Entity Linking, Relation Extraction以及图谱相关算法； 4. 熟悉Tensorflow, Keras, sklearn 等深度学习框架； 5. 具备数据分析、数学建模，数据挖掘能力； 6. 热爱开发、有较强的学习能力和快速解决问题的能力，具备较强的责任心和良好的沟通能力。

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、负责公司数据仓库的搭建以及快速并行化查询需求的支持 2、负责公司的数据处理、数据统计以及数据挖掘的开发工作 3、负责公司后台日志统计分析系统的具体开发工作 4、利用hadoop、spark等框架做数据的实时及离线分析 岗位要求： 1、本科以上学历，java基本功扎实，熟悉Scala的优先 2、熟悉分布式计算和存储技术，熟悉Hadoop、MapReduce、Spark等 3、熟悉MYSQL、ORACLE等关系数据库 3、熟悉Mongo、HBase等NOSQL数据库。 4、熟悉大数据的统计分析和挖掘，了解常用的数据统计方法和挖掘算法。 5、熟悉Linux操作系统,可以自行部署开发环境 加分项： 1、对程序开发有浓厚热情的，愿意深入学习，立志成为开发大牛的； 2、有写博客习惯或能提供github地址的 3、了解股票，期货和其他金融衍生品的知识者优先

美团的使命是“帮大家吃得更好，生活更好”，公司聚焦“零售 + 科技”战略，和广大商户与各类合作伙伴一起，努力为消费者提供品质生活，推动商品零售和服务零售在需求侧和供给侧的数字化转型。 2018年9月20日，美团正式在港交所挂牌上市。美团将始终坚持以客户为中心，不断加大在科技研发方面的投入，更好承担社会责任，更多创造社会价值，与广大合作伙伴一起发展共赢。 岗位职责 1. 负责美团首页猜喜推荐排序算法的研发工作，设计和优化推荐算法模型，提高系统的推荐效果和用户体验； 2. 负责开发和维护推荐系统，包括数据采集、数据处理、特征工程等模块的开发和优化； 3. 参与团队技术讨论，提供技术解决方案和技术支持，协助团队成员解决技术难题； 4. 跟踪行业发展动态，在美团场景下落地生成式推荐，不断提升团队的技术能力和创新能力。 岗位基本需求 1. 硕士研究生及以上学历，计算机、统计学、数学或相关专业； 2. 具备至少3年以上的推荐算法开发经验，熟悉常用的推荐算法模型和技术； 3. 熟悉机器学习和数据挖掘算法，具备良好的数学基础和编程能力； 4. 熟悉使用Hive/Spark/Hadoop等大数据工具，熟悉TensorFlow/PyTorch等框架，有深度学习实际项目经验； 5. 具备良好的团队合作意识和沟通能力，能够与产品、运营等团队紧密配合，完成项目目标。 具备以下者优先 1. 有推荐业务上大规模机器学习优化落地经验； 2. 有复杂业务场景下深度学习模型的算法研发及改进经验； 3. 密切关注业界最新进展，在SIGKDD、CIKM、ICML、ICLR、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 1. 美团APP首页推荐，亿级DAU、海量的用户数据、复杂的业务场景，挑战算法的极限并提升个人技术能力。 2. 具备广阔的职业发展空间，可以在推荐算法领域不断深入研究和探索，成为业内有影响力的专家。 3. 团队氛围好，专注解决算法以及用户体验问题，可以跟组内优秀同事共同成长。

工作职责： 1. 参与贝壳大数据平台建设，研发大数据相关的基础服务和中间件，包括实时计算平台/查询引擎/任务调度系统/权限平台等大数据生态服务，提升系统的稳定性和可扩展性; 2. 负责解决大数据离线（Hive/Spark) 和 实时( Spark Streaming/Flink)等技术领域的相关难题，提升系统的稳定性和性能； 3. 跟进和调研大数据领域的前沿技术，包括OLAP引擎、Data Lake 等，并推动其在贝壳业务的应用落地； 任职资格 ： 1. 计算机相关专业本科以上学历，3-4年以上相关工作经验； 2. 具有扎实的专业基础，较强的编码能力，熟悉常见的数据结构与算法； 3. 精通Java编程，理解IO、并发、网络等基础框架，熟悉JVM原理； 4. 精通大数据处理技术栈中的一个或多个平台/框架，包括但不限于：Hadoop/Hive/Spark/Flink/Kafka/ClickHouse/StarRocks等， 深入了解其原理优先； 5. 具有较强的问题解决能力和技术钻研精神；

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。

职位描述： 1. 从事工业数据的采集、传输、分析、集成等技术研究及开发应用； 2. 负责但不限于生产制造管理主题领域的指标体系、数据模型和治理逻辑设计，从业务应用的视角，构建数据驱动的运营管理平台方案； 3. 作为大数据专家角色，充分与内外部合作，负责项目数据类的方案架构设计和技术规划并确保最终落地， 4. 牵头项目关键架构设计和组织技术难点攻关； 5. 参与工业数据标准制订，并且推动团队应用标准； 任职要求 1. 计算机、软件工程及相关专业，本科及以上学历，至少3年以上大数据项目相关工作经验； 2. 掌握Hadoop、HBase、Kafka、Hive、Flink、Spark、datav等组件中至少2项的工作原理，熟悉Hadoop生态系统； 3. 精通Java，Python中的一种或多种语言，熟练掌握海量数据分析的相关模型、算法，有制造行业大数据分析模型经验者优先； 4. 熟悉数据库开发，精通面向对象设计、设计模式，熟练MySQL、Redis等数据库； 5. 有指标系统和数据可视化系统开发经验优先； 7. 具备开发项目管理经验。