岗位职责： 1、负责美团App用户理解及直播方向策略分析，包括用户研究、用户分群分层模型搭建、业务策略分析等，推动业务优化策略及迭代完善； 2、负责直播相关项目的数据监控及效果评估，定期对项目复盘，发掘可提升空间； 3、深度行业研究和用户研究，输出适用于美团App用户理解的深度报告和可落地策略。 岗位基本要求： 1、本科学历以上，经济、计算机、金融相关专业优先； 2、3年及以上互联网商业分析或知名咨询公司工作经验，具有严谨逻辑思维及高度数据敏感度； 3、数据提取、处理及分析方面具备成熟的工作经验及专业能力，具备独立撰写报告能力，熟练使用SQL等数据分析工具优先； 4、自我驱动能力强、对工作具有高度责任心，乐于分享及合作。

职位职责： 1、设计并持续迭代审核业务指标体系，有效支持绩效跟踪、问题根源分析及业务关键决策； 2、在严谨的分析和商业逻辑基础上，制定年度及季度业务目标，并与审核内部及跨部门团队达成共识； 3、与产品、工程、算法等团队合作搭建合理的数据基建，包括获取可信的数据源、结构合理的数据集以及富有洞见并易用的数据看板等，有效支持业务运营； 4、负责为常规会议（周会、月会及年度规划会等）提供数据及商业分析支持，与审核及跨团队合作确保报告的准确性和有用性； 5、为关键项目提供分析支持，包括但不限于定义项目的关键指标与目标，问题寻根以及支持问题解决和方案设计的相关分析； 6、管理全球化的商业分析师团队，对团队的架构设计、招聘和人才培养负责。 职位要求： 1、本科或以上学历； 2、4年以上商业分析或者数据科学工作经验，3年以上团队管理经验； 3、拥有搭建业务指标体系、数据和看板基建的一手经验，熟练使用相关分析工具与软件，例如SQL； 4、优秀的战略视角及逻辑思维，拥有很强的问题解决能力，能够推动相关方的协作； 5、良好的书面与口头表达能力，能够撰写与管理层汇报相适应的报告； 6、英语可作为工作语言，能接受高频海外出差。

我们正在寻找一名具有丰富自然语言处理（NLP）经验的算法工程师，同时需具备大模型相关的经验和知识。如果您还具备Chatbot相关的经验，那将是一个巨大的加分项。此岗位将负责开发和优化我们的AI解决方案，推动NLP和大模型技术在各类应用场景中的落地。 主要职责: 设计和优化NLP算法，提升系统的理解和生成能力。 研究和应用最新的NLP技术，解决复杂的自然语言处理问题。 开发和优化大规模机器学习和深度学习模型，提升系统性能。 与产品团队和数据科学团队紧密合作，了解业务需求并转化为技术方案。 参与大模型相关项目，推动大模型在各类应用场景中的应用。 进行数据分析和挖掘，提供数据驱动的优化建议。 编写高质量的技术文档和报告，分享研究成果和项目进展。 职位要求: 计算机科学、电子工程、数学或相关领域的本科及以上学历。 至少3年在NLP领域的工作经验。 熟悉常见的NLP技术（如分词、命名实体识别、文本分类、情感分析等）。 具有大模型相关的经验（如GPT、BERT、Transformers等）。 精通Python，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。 具备数据分析和处理能力，能够理解和处理大规模数据集。 良好的团队协作能力和沟通能力，能够与跨部门团队有效合作。 加分项: 有Chatbot开发和优化的实际经验。 拥有电商、金融、医疗等领域的NLP应用经验。 在学术会议或期刊发表过NLP或大模型相关论文者优先。 具有推荐系统或其他AI应用开发经验者优先。 如果你对NLP和大模型充满热情，并希望在快速发展和充满挑战的环境中成长，我们诚邀你的加入！

主要职责： 支持市场部的Campaign和数字营销策略，提供关于平台内部流量转化的详尽分析。 理解数据埋点和上报机制，有效处理A/B测试数据。 建立和维护基础事实表和维度表，为上游分析提供稳定的数据模型基础。 与研发和产品团队进行日常沟通，确保数据需求的准确性和实时性。 熟练使用SQL和Python进行数据分析和模型开发。 使用ETL工具优化数据处理流程和数据质量。 任职资格： 熟悉数仓建模方法，具备支持市场部Campaign、数字营销及平台内部转化率分析的相关经验。 了解数据埋点、上报及A/B测试数据处理。 能够独立建立和优化基础事实表和维度表。 精通SQL和Python，有使用ETL工具的经验。 良好的沟通技巧和团队合作能力，能够与技术团队和业务团队有效合作。 强大的分析能力，能够从数据中提取有价值的业务洞察。

职位职责： 1、投身于国际化业务场景下的预训练大模型技术研究与应用创新，专注于提升预训练效率，通过对海量数据的精准筛选与处理策略研究，优化数据选择机制，以及训练策略，完整基座语言模型的优化； 2、依托国际化场景对多语言的需求，深度优化多语言训练技术，包括数据策略和模型策略，提升在各语种知识迁移和对齐，实现强大的多语种基座模型能力； 3、深入探索后训练（Post training）技术，包括继续预训练（CPT)，微调对齐（SFT，RFT）等不同的方面，精心钻研微调对齐技术和推理能力优化，确保大模型在国际化业务不同任务与领域应用中的精准适配与高效表现； 4、全力攻克模型效率优化难题，从模型架构设计、算法优化, 包括但不限于知识蒸馏、模型量化压缩，样本采样等方法等多维度入手，打造高效能、低能耗的预训练大模型，使其在实际业务应用中展现卓越的处理速度与资源利用率，助力构建智能、高效且具有广泛适应性的内容处理与分析系统； 5、建立有国际化短视频场景特色的预训练模型评估体系和数据体系，为模型的长期迭代提供有力支撑； 6、探索前沿AI技术，包含但不限于AIGC、LLM、多模态内容理解（视频/图像/音频/文本）等，以构建下一代安全模型。 职位要求： 1、本科及以上学历，计算机、电子等相关背景； 2、丰富的ML/CV/NLP/推荐经验，包括但不限于： 1）机器学习/数据挖掘/CV/NLP/多模态等相关竞赛或行业经验； 2）机器学习/数据挖掘/人工智能/大模型相关领域的会议论文（KDD/WWW/NIPS/ICML/CVPR/ACL/AAAI）； 3）对预训练技术有深入研究者（不限于预训练，Post train，SFT/RFT，数据处理，评估等方面）可能获得优先的机会； 3、扎实的编程功底，熟悉Python/C++等编程语言； 4、优秀的分析问题和解决问题的能力，并热衷于解决具有挑战性的问题； 5、对技术充满热情，良好的沟通能力和团队合作精神。

工作职责： 1.负责搜狐新闻广告推荐业务，提升广告CTR、CVR预估精度，进而提升广告收入、eCPM、转化率等核心指标； 2.以业务目标为导向，带领团队进行算法模型迭代、实验数据分析等工作，持续优化提升效果； 3.与产品和运营团队紧密合作，深入理解业务，分析业务痛点，挖掘业务增长点，制定算法策略促进业务持续发展； 4.追踪业界技术前沿进展，并结合业务自身特点创新落地，能够带领团队不断提升算法水平。 任职资格： 1.*****本科及以上学历，计算机相关专业，5年以上算法相关工作经验； 2.扎实的编程能力，熟练掌握Java/Scala/Python中的至少一种开发语言，具备一定大数据开发能力； 3.深入掌握LR、FM/FFM、深度学习、决策树、GBDT等主流机器学习算法； 4.善于沟通，工作积极主动，责任心强，具备良好的团队协作能力； 5.有广告/推荐/搜索相关优化算法工作经验者优先； 6.有团队管理经验者优先。

工作职责： 1. 熟悉贝壳业务风控体系，搭建账号安全、营销反作弊、交易资金安全等场景相关的策略算法模型 2. 与业务团队密切配合，基于对历史数据的分析和挖掘，实现对风险的感知、识别、处置和持续对抗迭代 3. 探索前沿算法在业务风控场景的落地应用，包括但不限于图算法、无监督模型、大模型等 任职资格： 1、本科及以上学历，计算机、数学等相关专业优先； 2、精通Python/JAVA/SHELL等语言，编码能力强； 3、熟悉特征工程和常用的机器学习算法，有应用这些算法进行实际产出的项目经验； 4、善于分析数据，总结规律，发现隐藏在数据背后的业务问题 5、有责任心，具备良好的沟通、合作能力，乐于分享，有较好的抗压能力

岗位要求： 1. 熟悉自然语言处理(NLP)领域的相关技术，熟练掌握Python等至少一种语言； 2.具备NLP领域的项目经验，对项目的方案设计及落地实施有一定的见解； 3.在分词、命名实体识别、情感分析、文本分类、句法分析、意图识别、知识图谱等方向有一定的积累； 4.掌握常用的算法设计，熟悉常用的机器学习框架，如Tensorflow、Pytorch等。 5.良好的沟通能力和团队合作能力。 岗位职责： 1.参与NLP相关的项目方案设计，协助项目实施、维护和优化； 2.参与攻坚项目中与NLP相关的难题，编写相应的代码； 3.自行调研NLP新技术，推动新技术在实际项目中的应用； 4.负责训练相关的机器学习(包括深度学习)模型。

职位描述 1、支撑广告场景的流量反作弊业务，构建基于机器学习或深度学习模型的识别系统，为流量提供识别风险的核心能力 3、运用各类异常检测方法对流量日志、用户行为数据进行分析与建模，进行风险pattern挖掘和识别 4、建立完善的在离线异常指标监控体系，能迅速高召回的发现及定位疑似作弊行为； 任职要求 1、2年及以上反作弊/风控工作经验，熟练Python/pySpark，熟悉SQL，有良好的编程风格； 2、对数据敏感，熟悉常用机器学习/数据挖掘/深度学习/异常检测算法，并有一定实践经验； 3、有用户行为分析、社群关系挖掘相关经验者优先； 4、有端安全、广告反作弊、广告风控算法及相关领域工作经验者优先。

美团金融服务平台成立于2016年，以“场景+金融”模式，携手合作伙伴构建开放生态，为美团平台用户和商户提供底层账户、支付通道、信贷、保险和理财等金融解决方案。我们致力于以科技为核心，助力金融机构打通金融普惠“最后一公里”。我们期待与大家共同完成每一件平凡而卓越的事情，一起为用户提供优质的产品体验，守护用户的资金安全，让生活变得更美好。 岗位职责 1、负责支持美团金融信贷的风险算法研发，深刻理解具体的业务场景，设计研发具备良好区分度和解释性的模型； 2、深度挖掘海量平台数据及外部数据，开发有风险区分度的有效变量； 3、负责不同业务线、不同场景下的模型体系的搭建，分层、立体地支持相应场景的业务指标达成； 4、推动建立模型全生命周期SOP和相应工具平台建设，提升模型维护、管理和迭代的效率。 岗位基本需求 1. 计算机、统计、数学等相关学历背景； 2. 三年及以上的信贷、支付风险模型建模经验，具备扎实的建模基本功和方法论； 3. 具备良好的业务理解能力和沟通能力。 岗位亮点 丰富的美团生态数据可供挖掘探索，金融业务稳定，发展机会和空间大。

职责描述： 1. 深入了解信贷产品的产品属性、业务场景、客群，识别风险； 2. 以数字化运营的方式提升贷后运作效率，设定贷后催收目标，对催收产能、运营效率进行监控，发现业务各环节存在的问题并提出改进意见；； 3. 根据催收业务过程制定相应数字化运营指标体系，持续进行问题发掘与归因分析； 4. 抽象总结贷后业务中的问题，通过数据的方法提供决策方向及改进方案； 5、管理团队完成贷后分析工作。 任职要求： 1.本科及以上学历，较好的数学或统计学教育背景；优秀的逻辑思维能力，高度的业务敏感性与数据敏感性； 2.3年以上数据分析/BI/策略相关工作经验，具备丰富的从业务问题发现到运用数据分析技术解决问题的能力； 3. 熟悉SQL，熟悉常用的统计方法，Python，R等软件进行分析与建模； 4. 有贷后数据分析经验，了解贷后催收业务； 5. 银行信用卡中心/零售金融、互联网金融公司策略团队人员优先。

职位描述 1. 参与/负责推荐广告和搜索广告的排序算法设计和优化，提升整体变现效率； 2. 参与/负责广告系统全链路各模块优化，包括定向/召回/精排/投放机制设计等； 3. 对CTR/CVR模型的持续探索和优化； 4. 结合业务，通过设计和优化广告投放机制，提升流量变现效率； 职位要求 1. 熟悉深度机器学习/广告机制设计/数据挖掘中的一个或多个，具备实际工作经验； 2. 优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底； 3. 有大型广告投放/推荐/搜索排序等相关工作经验者优先； 4. 优秀的分析和解决问题的能力，良好的团队合作精神；

岗位职责： 1、使用建模工具进行信用模型及反欺诈模型开发，包括数据准备、建模及数据分析、模型的选取与优化、模型验证等工作； 2、对海量业务数据进行分析，深度挖掘内部数据，构建风控指标体系并具备开发特征库及解释相应衍生变量、规则的能力； 3、熟悉风控审批、额度、定价策略的制定方法及相应建模流程； 4、针对不同金融机构和业务给出相应的风控建模方案，向客户进行阐释并参与实施； 5、针对客户痛点进行业务引导并提供技术支持； 6、具备探索新业务场景的能力与热情，对于知识与技术向新场景迁移和应用有独立的见解。 岗位要求： 1、四年以上相关领域工作经验，统计、数学、计算机、金融工程等相关专业硕士及以上学历； 2、至少能熟练运用SAS/R/Python中的一种进行数据分析或建模，熟练掌握数据库操作（如SQL语句）； 3、掌握逻辑回归、决策树、机器学习等建模方法，了解算法的原理； 4、拥有银行/互金/消金等金融机构数据分析、策略开发以及建模工作经验者优先； 5、具备独立思考能力，逻辑严谨，对数据敏感，善于发现、探索并解决问题，自我驱动力强； 6、有较强的责任心及抗压能力。

岗位职责： 1. 负责智能客服的自然语言处理算法研发工作，提升智能客服的准确性和用户体验； 2. 深入了解智能问答相关算法，针对不同场景和需求进行算法优化和改进； 3. 参与知识问答、问题推荐等领域的项目开发，实现业务需求； 4. 负责垂直域大模型的训练与优化，提高模型性能和效率； 5. 关注NLP领域的前沿技术，为团队提供技术支持和创新思路。 职位要求： 1. 硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、自然语言处理等相关专业； 2. 三年以上自然语言处理相关工作经验，有实际项目经验者优先； 3. 对智能问答相关算法有一定了解，具备知识问答、问题推荐等领域的项目经验； 4. 具备大模型训练与优化相关经验，熟悉主流的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等； 5. 对NLP领域的前沿技术有一定了解，具备较强的学习能力和创新精神； 6. 具备良好的团队合作精神，沟通能力强，能承担一定的工作压力。

【职位描述】 1、负责小红书搜广推多场景排序模型优化，提升时长、互动、留存等核心指标； 2、分析海量用户行为数据，挖掘用户兴趣，优化排序模型； 3、通过超大规模机器学习模型和系统，使用先进的排序算法优化推荐效果。 任职资格 【任职要求】 1、本科以上学历，计算机及相关专业，3年以上搜广推相关经验； 2、具有扎实的c++、python等编程功底，以及扎实的数据结构和算法功底； 3、熟悉常用机器学习在推荐系统的应用理论，包括但不限于深度学习、迁移学习、多任务学习等算法和系统研发等； 4、熟悉tensorflow等深度学习框架，熟悉业界主流大规模机器学习工程架构，有大规模搜广推系统的排序落地经验； 具备以下条件者优先： 1、有优秀的工程架构能力； 2、在国际会议（Recsys、KDD、NIPS、WWW、ICML、SIGIR、AAAI等）以第一作者发表过高水平论文； 3、有内容、新闻、短视频等行业的大规模推荐系统研发经验; 4、有TB级稀疏模型训练策略优化/千亿级特征挖掘及交互/多目标优化/模型轻量化方向的落地经验