岗位职责： 1、数据收集与预处理：数据收集：负责从各种数据源（如数据库、文件系统、网络等）中收集数据，确保数据的全面性和多样性。数据预处理：对数据进行清洗、整理、转换和归约等操作，以提高数据的质量和可用性。这包括处理缺失值、异常值、重复值等问题，以及将数据转换为适合挖掘的格式。 2、数据挖掘与分析：数据挖掘：运用统计学、机器学习和数据挖掘技术，对预处理后的数据进行深入分析和挖掘，以发现模式和趋势。这包括分类、聚类、关联规则挖掘、回归分析、时间序列分析等多种方法。数据分析：通过数据挖掘技术发现数据中的隐藏模式、关联规则和趋势，提取有用的信息和知识。这些分析结果可以用于业务预测、市场趋势分析、用户行为研究等多个方面。 3、模型构建与优化：模型构建：根据业务需求和数据特点，选择合适的机器学习算法或深度学习模型，构建数据分析模型。这些模型可以用于分类、预测、推荐等多个场景。模型优化：对构建的模型进行评估和优化，提高模型的准确性和性能。这包括调整模型参数、选择更合适的算法、优化特征工程等方面。 4、数据可视化与报告：数据可视化：利用数据可视化工具（如Tableau、Power BI等）将挖掘和分析的结果以直观、易懂的方式呈现出来。这有助于用户更好地理解数据和分析结果，发现数据中的规律和趋势。报告撰写：撰写数据挖掘和分析报告，向决策者和相关人员解释和说明分析结果，并提出相应的建议和决策支持。这些报告可以包括数据摘要、分析结果、模型性能评估等多个部分。 任职要求： 1、教育程度：计算机、数学、统计学相关专业；本科及以上学历。 2、工作经验：具备5年及以上专业工作经验。 3、知识：熟悉常用数据统计、分析和建模方法；熟练掌握各类算法包括分类算法、聚类算法、关联规则挖掘、异常监测等；熟练使用Python、Sql等语言； 熟悉大数据技术栈和工具，如Hadoop、Flink、Kafka等。 4、技能：熟悉数据作业流程，包括指标体系定义、数据清洗ETL、数据分析挖掘、数据可视化与展示；熟悉各种类型的统计方法，比如概率分布、相关性、回归、随机过程等；能够使用机器学习算法建立数学模型；熟悉常用大数据计算引擎flink；熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。 5、核心能力素质：分析判断能力、解决问题能力、执行能力、沟通能力、文字能力、抗压能力、业务知识、工作主动性、责任意识、团队协作、严谨细致、服务意识、敬业精神、正直诚信。

岗位职责 1、设计和优化AI Agent的Pipeline，包括模型调用、上下文管理和多模块协同 2、参与大语言模型的全参数微调，提升模型性能和适用性, 降低幻觉 3、基于强化学习（如PPO/DPO）实现模型偏好对齐和行为优化 4、针对具体场景进行Prompt工程优化，提升模型的响应准确性与质量 5、跟踪前沿技术动态，并将新技术应用到现有项目中, 协助团队完成算法落地 任职要求 1、本科及以上学历，计算机及其相关专业, 具备机器学习, NLP, AIGC等专业知识 2、编程基础扎实, 熟练掌握Python/java语言, 熟悉TensorFlow、PyTorch等框架 3、有大模型应用架构设计, Agent开发, 大模型微调的实际项目经验优先

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。

岗位职责： 1、负责智能运维产品功能设计和研发； 2、负责指标数据分析与挖掘、异常检测,关联分析,根因定位等算法的工程化,保障系统的稳定性和可扩展性。 任职要求： 1.熟练掌握Python/Java，必须熟练，会Go可加分、Coding能力较强； 2.熟悉最少一种数据库及常见操作； 3.熟悉最少一种web开发框架； 4.熟练掌握人工智能主流的深度学习框架pytorch/Tensorflow等，具备深度学习等实际项目经验者优先考虑。 5.熟悉常见统计和机器学习算法，并有具体应用、调优经验； 6.有运维工具研发或者运维经验背景者优先；有大模型相关应用经验者优先； 7.了解Docker、kubenetes容器运行管理技术； 8.对前端开发，Vue.js, React.js,等开发技术熟练，加分 9.具有较强的逻辑思维能力,良好的沟通能力和团队合作精神,有一定的组织协调能力和较好的抗压能力。 10.富有敬业精神，有强烈的责任心和进取心； 11.工作踏实细致，能在高工作压力下高效工作，能短期而频繁的出差。

工作职责 1. 负责带领团队进行前瞻自动驾驶视觉感知算法/雷达感知算法/多传感器融合算法/预测算法/标定算法的调研、设计、开发、部署、迭代与测试工作 2. 负责带领团队进行量产自动驾驶视觉感知/雷达感知/多传感器融合/目标筛选及预测/标定软件的需求分析、方案设计、软件实现、移植部署、测试和交付 3. 负责项目供应商管理、相关功能模块对接工作 4. 组织代码、设计、技术文档的评审，确保软件交付质量 5. 负责自动驾驶产品中算法方案的制定与实现 工作要求 1.学历要求：**大学本科及以上学历，英语CET-4及以上 2.工作经验：具有6年及以上自动驾驶视觉感知/雷达感知/融合/预测/标定领域的深度学习或C++开发工作经验，特别优秀者可适当放宽 3.其他： ① 深度学习、机器学习、人工智能、计算机、机器人、软件工程、电子工程、通信工程、车辆工程、自动化、应用数学、测绘遥感等相关专业优先 ② 扎实的工程实践能力，深入掌握数据结构与算法，熟练掌握Linux/docker/shell/git等相关工程基础，熟练掌握Python或C++ ③ 满足以下条件之一： 1）精通使用至少一种深度学习框架（Pytorch/Tensorflow/MXNet/Caffe2），能独立完成CNN、RNN等常见网络结构搭建、训练、测评等，精通基于Transformer/时间序列预测相关模型开发经验 2）精通计算机视觉常用的图像处理、多视图几何算法 3）精通时空同步、目标跟踪、数据关联、信息融合、航迹管理、性能评估等多传感器融合基本技术 4）精通毫米波雷达/摄像头/激光雷达等传感器的工作原理，具有传感器噪声建模经验，具有车辆运动学模型建模经验 5）精通点云处理常用算法、原理和框架，精通处理点云的目标聚类、分割、检测等算法 6）精通毫米波雷达信号处理、数据滤波处理方法，有处理毫米波雷达特殊场景问题相关经验 7）精通超声波雷达泊车库位搜索、障碍物检测等相关技术 ④ 责任心强，有良好的沟通能力和团队合作能力，工作自主驱动，具备良好的问题定位与分析能力 ⑤ 优先条件： 1）有Tier 1或主机厂相关工作经验 2）熟悉线性与非线性化理论、数学建模、KF/EKF/UKF等滤波算法、DS证据理论、决策树/集成学习等机器学习算法 3）有嵌入式开发与部署经验，熟练使用Modern C++，有DSP开发经验优先 4）有车规级感知算法开发落地项目的优先 5）以下至少一种技术主题的研究经历：VAE, GAN, GLOW, RL, IRL, imitation learning, multi-agent learning 6）在深度学习/机器学习学术会议发表过论文，如：CVPR, ICML, NeurIPS, ICCV, ICLR等

职位描述： 1. 支持自动驾驶感知、预测、规控、部署优化等方向算法工作。 职位要求： 1. 深入了解车载高算力计算平台与底层系统； 2. 有计算机视觉量产部署、系统性能优化等相关领域的经验； 3. 熟悉常见的深度学习推理框架，如TensorFlow、PyTorch、TVM等； 4. 熟悉自动驾驶算法数据流和通讯机制，有仿真开发经验者优先； 5. 熟悉Nvidia平台开发、有自动驾驶框架开发经验者优先； 6. 具备较强的问题解决能力和自我驱动能力。

岗位要求： 1.负责深信服AI PaaS应用开发平台模块设计和功能开发，提升用户AI应用的开发效率、降低开发门槛，为业务智能快速创新赋能 2.对接客户构建垂直场景的AI应用快速发布的产品解决方案，支持用户AI应用快速交付 3.研究支撑AI应用开发主要组件（如prompt工程、agent编排、RAG方案、插件使用等方向）的开源方案、面向生产化的工程实践优化 4.持续跟踪国内外AI平台的最新技术和发展趋势，推动AI平台的技术升级 任职要求： 1.本科及以上学历，有5年以上研发工作经验，有较深的计算机相关专业知识背景。 2.熟悉常见AI和大数据框架Hadoop/Spark/Tensorflow/pytorch/keras等，熟悉各种分布式计算框架，例如Hadoop/Map-Reduce/MPI/Spark/TensorFlow等分布式计算框架，对于如何创新设计新的体系来支撑更大更快的机器学习算法有强烈兴趣；熟练掌握docker及kubernetes等平台，对高并发，高吞吐，分布式业务系统有设计、实现等实战经验; 3.具备3年及以上分布式后台服务开发经验，具备多语言多组件的条件的服务集群开发经验，产品开发中实际使用分布式计算/实时计算框架及分布存储/缓存框架等，使用Java/C++/Go等编程语言进行过大型分布式软件开发。 4.熟悉深度学习技术框架及工作原理，能熟练安装、部署、运维和调优这些框架（如Tensorflow/Pytorch，MXNet等)， 有机器学习平台（Kubeflow、Ariflow、dify.ai等）开发经验者优先，有AI应用开发经验者优先； 5.优秀的团队协调能力；具备较强的ownership，以结果为导向，在负责领域内善于思考并积极改进。

岗位名称：搜索、推荐算法工程师 岗位职能：算法工程师 工作年限：3-5年 学历要求：硕士及以上 工作职责： 负责如下场景的模型训练以及落地 1、自然语言处理场景；任务举例：文本分类、实体识别、query 分析、分词、情感分析等； 2、搜索、推荐召回场景；任务举例：基于 Query 的召回、基于 item 的召回等； 3、搜索、推荐精排场景； 岗位需求： 1、对数据敏感，具有优秀的逻辑思维能力，善于分析问题，解决问题； 2、精通主流深度学习框架：Tensorflow、PyTorch 等； 3、深刻理解机器学习和深度学习算法原理；对 query 分析、相关性、召回模型、机器学习 排序有深刻的理解和应用经验； 4、深刻理解深度学习算法的训练，可根据不同业务场景对模型本身进行调优，精通训练数 据的构造、训练超参的调整； 5、熟悉主流 NLP 算法及推荐算法，比如：BERT 模型、DSSM、ESMM、CRF、GNN 等； 6、有复现论文模型的相关经验； 7、有深度学习部署框架（Triton、Onnx、TFServing 之一）相关业务应用的落地经验； 8、了解大数据（Spark、Hive）技术； 9、熟悉 Java，有工程落地经验者优先；

岗位职责： 1、负责推理加速算法的研发和实现，包括但不限于模型剪枝、模型量化、模型蒸馏、模型压缩等； 2、负责深度学习模型的量化和蒸馏，实现高效的模型压缩和部署，提高模型的运行效率和推理速度； 3、负责LLM/多模态模型的端到端部署和流程优化，探索包括但不限于推理引擎的开发、模型优化和压缩、模型部署的端到端流程设计等； 5、负责设计和研发AI端到端任务编排体系，提升AI大模型在业务中的应用效率； 6、负责优化计算集群的资源调度和弹性计算策略，提升集群的资源利用率。 岗位要求： 1、硕士及以上学历，计算机专业出身； 2、熟悉CPU/GPU架构与工作原理，有深度学习系统研发经验，熟悉CUDA编程并有相关开发经验，熟悉CUDA、Triton等算子编写的相关技术； 3、具有深度学习推理加速和优化的经验，熟悉常见的加速技术，如剪枝、量化、分布式推理等，并能够根据不同场景和硬件平台进行针对性的优化； 4、 熟悉常见的模型量化技术，如低精度量化、动态量化等，并能够进行模型的量化优化，熟悉计算机体系结构基础知识，有扎实高性能计算(GPU/x86/ARM等)、或推理框架及AI编译(TRT/TVM等)、或模型算法优化(量化/稀疏等)方面的经验； 5、熟悉常见的深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow等，并能够根据业务需求进行算法实现和调试。熟悉常见GPU服务部署框架和服务部署流程，如Triton等，能够实现动态批处理和GPU服务调度，熟悉K8S上GPU的调度和隔离方案，熟悉Docker； 6、熟悉LLM/多模态相关的算法技术以及推理加速方法，具有LLM训练及开发经验，如大模型数据处理、模型微调、预训练、强化学习等，了解TRT-LLM，deepspeed，VLLM等训练或推理加速框架； 7、具备较强的团队合作和沟通能力，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。

岗位职责： 1、对重要业务线设计指标，监控异常，针对业务痛点设计数据解决方案并推动产品、运营或战略决策、落地； 2、深入理解业务问题，通过细致的数据洞察，可抽象出针对性的策略和算法模型； 3、精通AB实验，了解因果推断方法论。通过设计正确合理的A/B实验来加快产品或策略的迭代，具备深入分析实验结果并给出前瞻性策略指引的能力。 岗位要求： 1、**本科，计算机、统计、数学等专业背景优先；2年以上数据分析工作经验。 2、有数据驱动意识，参与过重要数据决策项目（比如搜索推荐相关业务）的优先； 3、具备扎实的编程基础(Python/SQL等)、大数据平台使用经验（Hive/Spark等）和数据分析（Excel, Tableau，PowerBI等）、数据挖掘工具（Scikit-Learn/Keras/TensorFlow）等类型技能的一种或多种； 4、有将数据转化成可理解和执行的决策(A/B实验，产品方案，运营策略等）能力； 5、良好的团队合作意识和积极主动的owner意识。

工作职责: 1、深入理解业务需求，运用机器学习/深度学习技术和工具，构建高效的算法和模型体系，支撑业务决策提供高质量模型和结果； 2、针对海量的数据进行分析和建模工作，具体包括目标制定、数据清洗和预处理、特征工程、模型构建和评价等； 3、针对个人用户和小微客户建立信用评价模型，对用户进行分层管理和风险控制； 4、持续跟踪业内先进技术，实现技术积累复制和规模效应。 任职资格: 1、硕士以上学历，具有数据科学、计算机、统计学、信息技术等背景，熟悉运营商、金融数据优先； 2、具备扎实的编程能力，拥有python、sql，pyspark等使用经验，熟练使用深度学习框架tensorflow、pytorch优先； 3、具有大规模数据建模经验，熟练掌握机器学习算法原理，有模型调优，部署监控等经验，有金融风控经验优先； 4、具有较强的数据敏感性和自驱力，在国内竞赛平台如kaggle、天池等获得优秀成绩者优先。

职位描述 负责探索兴趣、高热内容高效融合的个性化推荐系统，探索大模型技术在推荐系统中的应用，构建博文推荐、词推荐在同步场景的统一解决方案； 负责推荐系统中多样性、偏差问题、公平性问题、用户兴趣层次等方面问题的持续分析和优化； 职位要求 计算机相关专业，硕士及以上学历，211/985院校优先 扎实的算法和数据结构基础，优秀的编码能力，优秀的分析和解决问题能力； 机器学习基础扎实，熟悉深度学习算法（CNN/RNN/LSTM/RL/Transformer/面向内容推荐的大规模Sparse&Dense模型等）； 熟悉至少一种主流深度学习编程框架（TensorFlow/PyTorch）； 具备优秀的学习能力和良好的团队合作精神，较好的沟通能力以及抗压能力；

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。

岗位职责： 1. 负责推荐相关产品策略的系统研发，实验以及线上数据效果分析； 2. 负责推荐相关技术的持续优化，机器学习算法及工程应用性能优化; 3. 负责内容价值评估与流量分发的技术架构实现，以及效果评估。 岗位要求： 1. 熟悉Linux系统，精通C/C++/Java/Golang中任一编程语言； 2. 熟悉各类常用数据结构和相关算法，熟悉Linux下问题定位/系统调优的工具； 3. 熟悉分布式系统的设计和应用，熟悉分布式缓存、消息等机制，并能合理应用分布式技术； 4. 具备全面的软件知识结构（操作系统、软件工程、设计模式、数据结构、数据库系统、网络安全）； 5. 具备良好的沟通表达能力及团队协作精神、有较强的主动性、责任心和执行能力； 6. 具备良好的分析解决问题能力，责任心强，能独立承担任务和有系统进度把控能力； 7. 有推荐后台或者算法后台产品开发相关经验优先； 8. 熟悉分布式机器学习/深度学习框架相关技术优先：TensorFlow，Caffe，MxNet等。

职位描述 1. 负责大模型技术在微博搜索场景的应用，提升用户满意度，包括但不局限于基于微博结果的内容生成、内容分析、搜索规划、搜索增强等。 2. 负责大模型技术在在文本生成、知识库建设、记忆能力、对话、推理能力增强等方面前沿技的跟进、创新，探索适合微博场景的应用解决方案； 任职要求 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 3. 熟悉RAG相关原理，熟悉大语言模型 SFT/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； 5. 有NLP顶会论文或国际NLP比赛奖项者优先；