职位概览： 担任跨职能开发团队成员，负责开发创新软件解决方案，从概念设计到工程化实现。我们鼓励利用前沿的技术栈和AI结对编程的方式，不断提升软件产品质量和开发效率。 产品方向：工业领域大语言模型应用。 主要职责： - 设计和实现大模型应用产品架构，采用最佳的设计模式以提升系统稳定性和扩展性。 - 开发和维护大模型应用产品代码，确保代码的可读性、可维护性和性能。 - 设计和优化大模型应用效果，如指令调优、工作流优化、模型微调等。 - 为产品落地提供技术支持。 - 在多个项目中有效地平衡优先级，确保按时交付高质量的工作成果。 我们希望您： - 对软件开发有深厚的热爱，追求卓越的代码品味，对代码质量有着非常高的标准。 - 深入理解大语言模型应用的基本原理，能够设计和实施高性能的解决方案。 - 熟练掌握大模型应用开发技巧，提升模型性能和实用性。 - 掌握大模型应用主流开发框架，如LangChain、LlamaIndex等。 - 精通至少两种编程语言（如Python, JavaScript等），具备全栈能力。 - 有开发模型应用经验者优先。

职位职责： 1、发现优化大模型的简单、普适的想法，并应用到各个规模的模型中提升效果； 2、推进数据建设、指令微调、偏好对齐、继续预训练等模型优化方面的工作，提高模型质量和适应性； 3、探索复杂指令、长上下文、多轮对话下，大模型更为复杂的理解、推理和生成能力； 4、基于语言处理、内容创作、教育Tutor、角色扮演、复杂Agent、AI搜索和工具、代码助手等服务和应用优化模型效果； 5、推进大模型效果评估，尤其是复杂场景（多轮对话、开放领域）评估集建设和自动化评估能力建设； 6、深入研究和探索大模型在ToB企业服务中的更多使用场景，拓展模型的应用范围，如搜索、推荐、广告、创作、客服和办公等各类场景。 职位要求： 1、计算机相关专业本科及以上学历，1年以上算法研发工作经验，有相关方向技术和研究背景的候选人优先； 2、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，C/C++或Python熟练； 3、有领域**会议文章(NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、ACL、KDD等)、有编程/AI比赛获奖（ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等）优先； 4、熟悉NLP相关的算法和技术，在相关领域有过良好研究记录者优先，熟悉大模型预训练、SFT与RL算法者优先； 5、在大模型领域，主导参与过大影响力的项目或论文者优先；出色的独立分析和解决问题的能力，能深入解决大模型优化和应用存在的问题； 6、良好自驱力和沟通协作能力，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。

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.建立面向大语言模型的数据去重、清洗、过滤能力。 2.高效处理海量数据，探索大语言模型的数据混合配比。 3.建立大语言模型的通用和领域评测能力。 4.持续跟进行业最新进展，不断优化提升面向大模型的数据算法能力。 任职资格： 1.计算机、人工智能、自然语言处理或相关领域的硕士或博士，能力突出的本科生。 2.具备良好的编程能力，熟练掌握Python等编程语言，掌握PyTorch等至少一种深度学习框架。 3.具备良好的沟通和团队协作能力，有较强的解决问题能力和动手能力。 4.具备1年以上相关领域的工作经验

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

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。

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. 参与跨模态大模型在自动驾驶产业中的落地，如：自驾场景下的大模型领域微调、端到端自动驾驶建模，以及开放场景下的目标检测/识别技术等； 2. 参与模型的封装、加速推理和性能优化； 3. 参与论文发表或专利申请等相关工作。 岗位基本要求： 1. 计算机科学、人工智能领域的在读硕士/博士研究生，具有扎实的深度学习与计算机视觉基础； 2. 具有优秀的编程能力，熟悉PyTorch、Tensorflow等深度学习框架，能够利用或复现模型，进行模型训练和测试； 3. 熟悉主流大模型（如CLIP、GLIP、GPT-4V等）的原理、性能表现及其差异，具备大模型相关经验者优先； 4. 具备一定的科研能力，能够承担科研推进工作，发表过人工智能领域会议或期刊者优先； 5. 实习时间超过 6 个月。

岗位职责： 1、参与媒体专业领域大语言模型的研究、构建与迭代，负责预训练和对齐阶段特定算法模块的建设工作； 2、逐步加深和丰富基座大模型的智能体能力，为智能体应用建设沉淀技术与经验； 3、负责RAG、Agent等通用应用流程框架设计实现和策略制定； 4、探索大模型能力在业务流程中的提效应用和面向C端用户的产品能力输出。 岗位要求： 1、硕士及以上学历，计算机、智能科学、数学专业方向出身； 2、具备非常扎实的算法功底，熟练掌握NLP的常用技术手段，有工业界内容理解和生成成熟实战经验； 3、拥有大规模语言模型的预训练和微调经验，熟练掌握常见开源模型的底层设计原理； 4、对于Dense架构和MoE架构大模型的设计实现细节有充分掌握，并有一定的实际操作经验； 5、良好的逻辑思维能力和数据敏感度，优秀的分析和解决问题能力，对挑战性问题充满激情，自驱有追求，具备较强的攻坚能力。

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。

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。

职位描述： 1. 负责以大语言模型 (LLM)、视觉语言模型 (VLM) 为核心的复杂场景理解和泛化技术。 2. 负责研究和设计以语言-动作大模型 (VLA) 在自动驾驶领域的落地，包括但不限于模型的结构、训练技术探索； 3. 负责研究基于自监督技术的自驾大模型，有效利用海量数据。 职位要求： 1. 对大模型算法研究和应用经验丰富，包括但不限于大模型的训练数据构造、模型训练、性能调优等； 2. 对大模型在自动驾驶领域有应用经验优先，包括但不限于利用大模型进行行为场景理解和规划的落地实施； 加分项 1、有计算机视觉或机器学习相关研究经验，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。

岗位要求： 本科及以上学历，计算机或者数学相关专业 具备模型微调经验 或 大模型应用开发经验 有大语言模型的数据去重、清洗、过滤经验 具备良好的编程能力，掌握Python及相关AI工具链 工作内容： 基于大模型进行微调、优化与落地 研发高效、可扩展的大模型应用

招聘条件： 1、获得博士学位，且获学位时间一般不超过 3 年； 2、年龄一般在 35 周岁以下，身心健康； 3、具备通信、人工智能、大数据相关专业背景，有志于在该领域开展深入研发； 4、具有良好的团队协作能力和表达能力。 岗位待遇 1、签订劳动合同 ； 2、国家博士后一次性资助； 3、支持博士后在站期间申报国家和省市级博士后人才项目和研究项目； 4、协助申请公租房； 5、优秀者协助申报各类国家、北京市人才计划

岗位职责： 1.结合信贷业务场景，对内部海量数据进行清洗与深度挖掘，提炼稳定且有效的数据产品，为金融机构信贷业务搭建全生命周期模型提供数据基础； 2.使用Python开发并优化逻辑回归、XGBoost、深度神经网络等机器学习模型，结合信贷金融业务属性和场景，提升模型算法的表现，完善金融机构的全场景化模型组合； 3. 全程参与数据产品的研发，包括需求分析、市场分析、产品设计、产品性能测试、上线推广等环节，确保产品的高效交付和稳定运行； 4.积极研究和跟进前沿大数据建模理论和技术，将其有效融入产品开发中，以维持并提升产品的技术竞争力； 5.针对不同信贷金融机构的业务特色，设计定制化的风控和营销解决方案。运用大数据和算法技术，为合作伙伴提供精准的业务支持和服务。 岗位要求： 1.计算机、数学、统计、金融、物理、信息工程等数理专业硕士及以上学历; 2.具有3年及以上银行、消金或者互联网金融等相关的风险模型、数据挖掘相关工作经验，对信贷业务流程和系统有深刻理解； 3.精通风险管理和营销模型的构建方法，熟练掌握统计分析和数据挖掘技术。具备强烈的数据敏感性，能够独立发现并解决问题，具有自我激励和驱动的能力； 4.熟练应用Python、R等数据挖掘工具，掌握逻辑回归、XGBoost等机器学习算法，并了解深度学习和前沿算法的发展趋势； 5.具备良好的团队合作精神，优秀的沟通能力和项目管理技能，能够在快节奏的工作环境中有效推动项目进展。