职位职责： 1、负责为抖音客服业务VOIP和热线等语音交互场景提供专业的音频技术支持与研发，运用端到端的语音大模型实现更高效、智能的客服音频交互体验； 2、负责端到端语音大模型在客服应用中的落地与优化，搭建智能音频理解和处理在客服领域的系统级解决方案； 3、跟进客服产品业务的语音/音频需求，持续改进产品的音频质量体验；结合实际业务场景，对模型进行针对性训练和调优，确保语音识别、合成等功能能精准适配客服对话需求，提升对话理解和回复的准确性； 4、跟踪研发业界先进的音频进展，探索语音/音频领域最新技术的研发并落地产品。 职位要求： 1、深入理解端到端语音大模型的原理和架构，熟悉常见的语音大模型，如Whisper等，对语音识别、合成、对话理解等技术有扎实的理论基础； 2、具备优秀的编程能力，熟练使用Python等主流编程语言，熟悉深度学习框架，如PyTorch或TensorFlow，能够进行模型的开发、训练和部署； 3、有语音大模型实际应用项目经验，特别是在音频通信、客服系统等领域，有相关经验者优先； 4、在语音处理、人工智能相关领域的高水平会议和期刊，如ICASSP、Interspeech等发表过论文，或在相关竞赛中取得优异成绩者优先。

职位职责： 1、负责为抖音客服业务VOIP和热线等语音交互场景提供专业的音频技术支持与研发，运用端到端的语音大模型实现更高效、智能的客服音频交互体验； 2、负责端到端语音大模型在客服应用中的落地与优化，搭建智能音频理解和处理在客服领域的系统级解决方案； 3、跟进客服产品业务的语音/音频需求，持续改进产品的音频质量体验；结合实际业务场景，对模型进行针对性训练和调优，确保语音识别、合成等功能能精准适配客服对话需求，提升对话理解和回复的准确性； 4、跟踪研发业界先进的音频进展，探索语音/音频领域最新技术的研发并落地产品。 职位要求： 1、深入理解端到端语音大模型的原理和架构，熟悉常见的语音大模型，如Whisper等，对语音识别、合成、对话理解等技术有扎实的理论基础； 2、具备优秀的编程能力，熟练使用Python等主流编程语言，熟悉深度学习框架，如PyTorch或TensorFlow，能够进行模型的开发、训练和部署； 3、有语音大模型实际应用项目经验，特别是在音频通信、客服系统等领域，有相关经验者优先； 4、在语音处理、人工智能相关领域的高水平会议和期刊，如ICASSP、Interspeech等发表过论文，或在相关竞赛中取得优异成绩者优先。

岗位说明： 1. 针对重点行业（能源电力、大型装备、金属冶炼、半导体、精密电子等行业）的智能制造与数智化升级，深入理解和抽象客户的业务需求，灵活正确运用数据分析/数据挖掘/优化算法等相关技术解决客户的实际问题； 2. 针对设备域、质量域、工艺域、能源域等具有共性的数据分析模型和行业应用进行抽象与研究，基于公司的数据平台产品，进行数据分析算法和产品的研发工作； 3. 针对客户现场的实际数据分析项目，开展如下工作：业务理解、数据治理、领域建模、特征工程、数据分析相关算法模型的开发、测试和优化等。 岗位要求： 1. 结合数据理解业务需求，具有独立定义和解决工业数据分析/数据挖掘问题的能力，具有良好的理工科背景和清晰的逻辑思维能力。 2. 精通数据处理、统计分析、机器学习和优化算法理论及实践；熟悉自动控制、热能动力、化工过程、半导体物理、集成电路等理论者优先；熟悉工业现场的设备数据、MES数据、有工业数据分析相关的实际项目经验者优先。 3. 精通数据分析语言Python及常用的算法包的使用（如numpy, pandas, scipy, sklearn, tsfresh, statsmodel,matplotlib, seaborn, pyecharts, plotly等），有工程化代码开发经验。 4. 有较强的算法软件研发经验，熟悉常见软件工程设计模式（例如OO、ORM、DDD、ER建模等）；具有工业软件和算法开发经验者优先。 5. 有良好的客户沟通、业务调研、团队合作与技术管理能力；能独立作为项目技术负责人带领其他技术人员一起交付客户项目者优先（高级）。 6. 工业专业教育背景或工作经验，具有自动化、电力、电子、能源动力、半导体或化工等专业知识背景，硕士以上学历者优先。 7. 有较强的新领域知识学习能力、文档写作能力、客户沟通能力；能快速搜索、阅读中英文文献者优先。

工作职责 业内研究表明，生成式的推荐系统存在Scaling Law现象，Scaling Law的出现相较于现有推荐系统无法通过扩充持续提升效果的现象，提出了新的可能性。该团队负责小红书生成式推荐方向，目前已经完成了原型架构的开发和线上验证，欢迎业内在推荐/广告/搜索等领域的专家一起，共同探索生成式推荐在真实业务场景的价值。 【职位描述】 1、负责生成式推荐在小红书社区推荐&展示广告场景的研发； 2、在生成式架构下，重新思考传统推荐架构中的行为建模技术（如超长序列、多兴趣等），并在召回/排序等场景中进行应用； 3、与MLLM和架构团队配合，将其他生成式模型的知识和能力迁移进实时的生成式推荐架构中； 任职资格 【任职资格】 1、3年以上工作经验，熟悉推荐系统，在召回、排序、混排中任一模块有丰富的迭代经验； 2、动手能力极强，有ACM竞赛名次或参与过业内高难度项目； 3、具备大规模场景下的创新能力，在实际业务场景中发表过高水平论文者优先；

岗位职责： 1. 负责搭建移动机器人3D SLAM架构搭建及重定位、纯定位算法的开发； 2. 负责根据实际应用场景在多传感器融合定位、回环检测、重定位等算法方面优化迭代； 3. 负责SLAM定位模块的编码、单元测试、集成测试、仿真测试等工作； 4. 负责SLAM定位算法模块概要设计、详细设计、系统说明文档的编写； 5. 负责各型号激光雷达性能、IMU以及相关传感器的选型、测试与适配。 任职资格： 1. 理论基础扎实，熟悉非线性优化理论、概率优化理论、李代数，熟悉ceres solver，g2o, gt-sam等分线性优化库； 2. 了解SLAM的基础原理，熟悉Cartographer, LOAM，LIO-SAM及最新的开源SLAM算法； 3. 熟悉SLAM问题中多传感器融合、地图匹配，闭环检测、图优化等的常用算法； 4. 具有丰富的C++编程经验，熟练使用Linux、ROS2、Eigen等； 5. 具有三年以上SLAM方向研究及工程相关经验者，以及有在ICRA、IROS、RSS发表论文者优先； 6. 有机器人、无人车无人机比赛经验者优先 ，公开数据集上有优秀表现者优先。

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。

基础研发平台是美团的核心技术平台，立足于“零售+科技”的战略定位，通过打造人工智能、大数据、云计算、安全等核心技术能力，以及研发效能平台、企业应用平台等公共服务，为业务提供稳定安全、扩展易用、技术领先的平台技术和产品服务。 在这里，我们会参与到最前沿的技术研发和探索；能够接触超规模集群、海量数据，挑战高复杂业务场景，有机会与业界一流的工程师一起并肩前行。 在这里，我们有超强的技术氛围，持续向社区贡献业界实践，加速行业技术发展；我们有完善的互联网学习生态圈，重视底层逻辑和方法论，助力职业生涯的非线性成长。 真诚地邀请你，和我们一起驱动技术发展，创造行业价值。 岗位职责 1、负责端到端开发新的 AI 功能，在整个 ML stack 中身兼数职。 2、负责训练新的模型，在效果、规模和推理速度方面迭代到先进的技术水平。 3、设计能够评估模型不同角度的评估方案。 岗位基本需求 1、5+ 年使用深度学习框架（如 Pytorch、Tensorflow、Jax）的经验。 2、Python 能力优秀 具备以下者优先 之一即可 1、有训练过 generative models 的经验。 2、在设计、训练、评估和部署机器学习模型（尤其是LLM）方面有深刻的理解。 3、具有使用 CUDA 或 Triton 编写 GPU 内核的经验。 4、有使用现代类型化语言（如Golang）编写高性能服务的经验。 5、具备数学或者物理背景 岗位亮点 1、获得在业内最前沿的大模型认知和技术积累，包括且不限于对 Scaling law、MoE、RLHF 、Long context 、CharacterAI 等技术方向的全新理解。 2、丰富的数据和GPU资源。

岗位描述 我们正在寻找一位专注于知识内容建设的专家，加入我们的AI核心研发团队。您将负责从各类场景和数据中挖掘、清洗、加工知识，结合RAG、微调、训练、蒸馏各种技术手段让AI Agent在金融场景表现更加智能。 岗位职责 * 知识挖掘：开发和实施机器学习算法，从文本、数据库和网页内容等多种数据源中提取相关知识。 * 数据清洗和加工：确保提取数据的质量，通过清洗和加工去除不一致性和噪声，为进一步分析或存储做准备。 * 知识召回：设计和实施高效的召回机制，快速访问和呈现已加工的知识给用户或其他系统，可能使用信息检索或推荐系统技术。 * 系统集成：将知识管理系统与现有基础设施和应用集成，以最大化实用性和效率。 岗位要求 * 计算机科学、信息技术和相关领域的本科学位；硕士学位优先。 * 精通Python或其他相关编程语言，专注于知识管理或相关领域。 * 深入理解用于文本处理和知识提取的算法。 * 熟悉自然语言处理（NLP）技术，如分词、词干提取、词形还原、词性标注和命名实体识别，了解信息检索系统和搜索算法。 * 具备优秀的解决问题的能力和分析技能，良好的沟通和团队合作能力。 加分项 * 有完整的知识挖掘、知识库产品开发经验，从需求分析到生产部署； * 具备多模态模型在知识库领域实践； * 深度体验过 GraphRAG、Deepresearch等类型产品并有独到见解； * 参与过开源项目或在技术社区有一定影响力。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

岗位描述 我们正在寻找一位大模型算法工程师，加入我们的DeepBank算法团队，负责提升 Agent 的规划、推理能力，构建知识库，并探索知识与大模型的融合。   岗位职责 1、Agent 核心算法研发与优化： 深入研究并实现先进的 Agent Planning 和 Reasoning 算法，提升 Agent 在复杂任务场景下的自主规划、逻辑推理、决策制定和问题解决能力 。    2、知识库构建与维护： 负责 Agent 研发平台所需知识库的构建、更新和维护工作，确保知识的准确性、完整性和时效性 。  3、知识与大模型融合研究： 跟踪和研究知识与大模型结合的前沿技术，探索新的方法和潜在的应用场景 。重点研究和实现基于检索增强生成（RAG）的 Agent 系统，探索利用知识图谱等结构化知识增强大模型的推理能力 。    4、特定领域 Agent 算法调优： 针对特定的应用领域，研究和优化 Agent 的算法和策略，以提升其在实际业务场景中的效果 。   5、参与平台技术方案设计与实施： 参与 Agent 研发平台的技术架构设计、模块划分和接口定义工作 。   任职要求 1、计算机科学、人工智能、自然语言处理、机器学习等相关专业硕士及以上学历 。    2、精通 Python 编程，熟悉深度学习框架如 PyTorch 或 TensorFlow 。    3、具备扎实的机器学习、深度学习、强化学习等理论基础，熟悉 Transformer 模型 。有大模型相关项目经验者优先 。    4、熟悉人工智能 Agent 的基本概念和原理 。熟悉 Agent Planning、Reasoning 等关键技术，了解 RAG、Function Calling 等优先 。    5、具备较强的逻辑思维能力、问题解决能力和快速学习能力 。      加分项 1、有实际 Agent 研发或相关项目经验，熟悉 Agent 框架（如 LangChain、AutoGen 等）。    2、熟悉知识图谱、向量数据库等知识库相关技术或工具 。    3、在 AI 会议或期刊上发表过相关论文 。  4、有参与或贡献优秀的开源项目经验 。    5、具备良好的中英文沟通和协作能力 。    6、有特定行业的 Agent 应用开发经验 。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

岗位职责： 1. 搜索排序方向：包括粗排、精排、混排，构建特征工程、多目标学习、在线模型推理、以及垂类优化等任务； 2. Query理解方向：包括纠错、改写、意图、词权重、紧密度、丢词、成分分析等任务； 3. NLP研究方向：包含分词、实体识别、标签提取、文本分类、语义相似度、LLM等基础能力。 岗位要求： 1. 计算机、机器学习和数学等相关专业，硕士及以上学历； 2. 2年以上搜推广相关工作经验； 3. 有丰富的c++/java/python等主流编程语言经验，扎实的算法与数据结构功底，优秀的机器学习基础，良好的数学与统计基础； 4. 熟悉hive，spark等大数据处理工具，有丰富的数据处理与挖掘经验。

基础研发平台是美团的核心技术平台，立足于“零售+科技”的战略定位，通过打造人工智能、大数据、云计算、安全等核心技术能力，以及研发效能平台、企业应用平台等公共服务，为业务提供稳定安全、扩展易用、技术领先的平台技术和产品服务。 在这里，我们会参与到最前沿的技术研发和探索；能够接触超规模集群、海量数据，挑战高复杂业务场景，有机会与业界一流的工程师一起并肩前行。 在这里，我们有超强的技术氛围，持续向社区贡献业界实践，加速行业技术发展；我们有完善的互联网学习生态圈，重视底层逻辑和方法论，助力职业生涯的非线性成长。 真诚地邀请你，和我们一起驱动技术发展，创造行业价值。 岗位职责 1、参与端到端开发新的 AI 功能，在整个 ML stack 中身兼数职。 2、训练新的模型，在效果、规模和推理速度方面迭代到先进的技术水平。 3、设计能够评估模型不同角度的评估方案。 岗位基本需求 1、3+ 年使用深度学习框架（如 Pytorch、Tensorflow、Jax）的经验。 2、Python 能力优秀 具备以下者优先 之一即可 1、有训练过 generative models 的经验。 2、在设计、训练、评估和部署机器学习模型（尤其是LLM）方面有深刻的理解。 3、具有使用 CUDA 或 Triton 编写 GPU 内核的经验。 4、有使用现代类型化语言（如Golang）编写高性能服务的经验。 5、具备数学或者物理背景。 岗位亮点 1、获得在业内最前沿的大模型认知和技术积累，包括且不限于对 Scaling law、MoE、RLHF 、Long context 、CharacterAI 等技术方向的全新理解。 2、丰富的数据和GPU资源。

岗位职责： 1. 搜索排序方向：包括粗排、精排、混排，构建特征工程、多目标学习、在线模型推理、以及垂类优化等任务； 2. Query理解方向：包括纠错、改写、意图、词权重、紧密度、丢词、成分分析等任务； 3. 曲库建设方向：包括歌曲分类体系建设，标签挖掘，向量化建设等； 4. 用户画像方向：包括属性挖掘，兴趣体系建设，行为模式挖掘等； 5. NLP研究方向：包含分词、实体识别、标签提取、文本分类、模型预训练、语义向量等任务。 岗位要求： 1. 计算机、机器学习和数学等相关专业，硕士及以上学历； 2. 3年以上搜推广相关工作经验； 3. 有丰富的c++/java/python等主流编程语言经验，扎实的算法与数据结构功底，优秀的机器学习基础，良好的数学与统计基础； 4. 熟悉hive，spark等大数据处理工具，有丰富的数据处理与挖掘经验； 5. 至少熟练掌握一种深度学习框架； 6. 有以下一项或多项将优先考虑：1）有丰富NLP落地经验，有大规模数据建模经验，熟悉搜索、推荐、广告业界前沿算法；2）有完整数据体系建设经验，包括用户画像、物品画像、数据质量评估与监控等；3）有优秀论文发表者优先。

工作职责: 1. 多模态大模型:探索跨模态的信息对齐方法，探索多模态大模型的继续预训练、指令微调等技术，探索多模态的数据质量评估和清洗方法。 2. 多模态大模型应用：解决多模态大模型工程化过程中的难题，推动多模态大模型在微博场景落地。 任职要求: 1. 自然语言处理、计算机视觉、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业，本科及以上学历，研究生优先。 2. 在计算机视觉或多模态理解与生成方面有扎实的知识基础，熟悉主流的多模态大模型或图片、视频生成模型，如LLaVA、Qwen-VL、SD、FLUX、OpenSora等。 3. 在多模态理解或多模态生成等应用方向具备1年左右，或在计算机视觉领域具备2年以上相关工作经验，两者满足其一即可。 4.熟悉Pytorch、Transformers 等常用工具的使用，具备扎实的编程基础。 5. 赛事获奖或开源项目贡献者优先。

资深算法工程师（商家风控方向） 岗位职责： 1.商家风险识别与防控 ●负责跨境电商业务中商家风险行为的全面识别与防控，重点打击虚假交易、操纵评价、价格欺诈、买卖家联合、低质产品、滥用促销等等违规行为，确保平台交易的真实可靠。 ●利用数据分析和机器学习技术，精确识别商家的异常行为，制定有效的风控策略。 2.风控模型全链路管理 ●主导商家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商家作弊行为，利用多模态大数据进行风险评估与预测。 ●应用异常检测、无监督学习、迁移学习、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性和召回率。 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，有跨境电商业务或商家风控经验者优先考虑。 ●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。 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，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。

工作职责: 1. 多模态大模型:探索跨模态的信息对齐方法，探索多模态大模型的继续预训练、指令微调等技术，探索多模态的数据质量评估和清洗方法。 2. 多模态大模型应用：解决多模态大模型工程化过程中的难题，推动多模态大模型在微博场景落地。 任职要求: 1. 自然语言处理、计算机视觉、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业，本科及以上学历，研究生优先。 2. 在计算机视觉或多模态理解与生成方面有扎实的知识基础，熟悉主流的多模态大模型或图片、视频生成模型，如LLaVA、Qwen-VL、SD、FLUX、OpenSora等。 3. 在多模态理解或多模态生成等应用方向具备1年左右，或在计算机视觉领域具备2年以上相关工作经验，两者满足其一即可。 4.熟悉Pytorch、Transformers 等常用工具的使用，具备扎实的编程基础。 5. 赛事获奖或开源项目贡献者优先。