职位描述: 1、负责对话机器人产品的智能语音交互相关算法及产品的研发工作，包括不限于语音识别、打断识别、弱语气识别等 2、负责声学模型、语言模型的训练与优化等相关工作； 3、负责算法在对话机器人产品的工程实现与性能优化。 任职要求： 1、信号处理/模式识别/人工智能等相关专业毕业； 2、熟练使用C/C++编程，熟练使用Matlab / Python / Shell等语言进行算法研究； 3、熟悉端到端深度学习语音识别经验，熟悉wav2vec、HuBERT、WavLM等主流深度语音模型 4、有语音识别/语音合成/全双工语音等语音算法相关一年以上工作经验； 5、熟悉语音识别基本算法(HMM, GMM, CTC等)与框架(HTK, Kaldi等)； 6、熟悉语音信号处理者优先，包括降噪, EC, VAD, 音频特征提取等； 7、有对话产品落地/上线者优先

岗位职责： 1、负责音频类产品音效模块包括变声、混响和场景化音效等的设计和开发，提出创新性思路和设计方案。 2、负责回声消除、噪声抑制、自动增益控制、阵列信号处理等语音增强算法的研发和调优工作。 3、负责音频类产品算法及系统方案设计，提升音频产品竞争力。 4、负责音频领域前瞻性技术研究和探索，识别发展趋势和关键技术方向，支持产品竞争力持续领先。 任职要求： 1、声学、计算机、通信、信号处理、自动化、电子工程等相关专业本科或以上学历。 2、熟悉音频信号处理领域的基本算法，包括滤波器设计，傅里叶变换，自适应滤波等，有过实际音频算法设计和开发经验。 3、熟悉音频相关质量评估方法。 4、有音频算法相关开发经验者优先。 5、具有良好的技术热情、协作精神、学习能力、问题排查能力、沟通能力。

职位描述： 1. 自动驾驶多模态（Camera&Radar&Lidar) 感知处理和优化，包括感知信息的预处理，多模态融合，置信度估计等； 2. 研究先进的多模态感知算法，例如点云+图像的多模态前融合感知、learning-based多模态处理等； 3. 与上下游模块沟通，反馈、承接量产问题，打造量产数据闭环。 职位要求： 1. 扎实的C++开发能力，至少熟悉一种数据分析语言； 2. 有多目标跟踪、多模态融合、深度学习等相关经验； 3. 计算机，信号处理，数学，机器学习，机器人，自动驾驶或相关专业优先； 4. 良好的沟通能力，积极的自主学习态度，对工作认真负责； 5. 具备Radar/Lidar感知处理经验者优先。

算法工程师（若干） 一、 岗位职责： 1. 负责公司光学检测设备算法设计研发，负责信号处理系统各模块需求分析和功能指标分解和各接口协议确定； 2. 负责信号算法的实现并配合系统调试和整机联试，解决论证、设计、调试、联调过程的技术问题； 3. 负责编写开发过程中的各种技术文档； 4. 进行信号处理新技术跟踪，提出具体技术发展建议，参与系统方面的专项技术攻关工作。  二、 任职要求： 1. 硕士学历，信号处理、电子、通信、计算机、数学等相关专业； 2. 具备信号处理的数学基础和理论基础知识，熟悉信号系统、数字信号处理、随机信号处理、计算机科学与技术等相关学科的理论知识； 3. 熟悉傅里叶变换、卷积、滤波、插值、加窗等常用信号处理算法，并能独立完成相关算法程序编写； 4. 熟悉常规成像算法原理并能独立完成常规算法代码编写，并能根据基本成像算法原理提出算法改进方案；有太赫兹光谱成像经验者优先。 5. 能够熟练使用Python或C/C++/C#，Matlab或LabView，会使用Github开源项目进行项目开发； 6. 具备较好的英文阅读和书面表达能力； 7. 具有良好的团队合作和沟通能力，创造性思维，能快速学习新知识； 8. 热爱编程，有钻研精神，有仪器仪表开发经验优先。

岗位职责： 1、参与公司图形图像算法设计与开发； 2、基于Direct3D/OpenGL/Vulkan将算法进行工程化实现； 3、构建高效率的算法平台，优化产品各环节的用户体验； 任职要求： 1、图像处理、计算机视觉、信号处理等相关专业硕士及以上学历； 2、熟悉基本的信号处理知识，熟悉数字图像处理的基本概念和常见的图像处理算法； 3、图形图像相关工作经验，包括但不限于：图像处理、视频处理、目标检测、特效合成等； 4、熟练使用matlab或python进行算法仿真和验证； 5、扎实的数学基础，能快速阅读各类中英文文献，理解并实现算法； 6、编程基础扎实，有良好的编程规范，熟练运用C++进行代码开发； 7、熟悉Direct3D/OpenGL/Vulkan编程优先；

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。

我们正在寻找一位经验丰富的推荐算法工程师，负责推荐算法的框架搭建和工程效能优化工作。该职位将主要负责TF和PyTorch框架在推荐系统中的应用，包括离线和在线训练优化、模型部署及生成式模型的实时预估。我们期待您的加入，共同推动公司的技术和业务发展。 岗位职责： 1. 离线Pipeline优化：优化TF框架的离线和在线逻辑，提升TF集群训练和GPU训练的离线pipeline资源利用率和效率。 2. 模型Serving：探索并搭建基于TF/PyTorch的Serving方案，实现推荐场景下的近线和在线预估流程。 3. 生成式模型应用：落地推荐领域的生成式模型预估框架，负责对应的训练加速和实时预估的部署。 4. 算法研发：优化工程效率，提升推荐系统的性能和效果。构建通用有效的工具和框架。 任职要求： 1. 教育背景：计算机科学相关专业本科及以上学历。 2. 工作背景：推荐算法领域3年以上的工作经验。 3. 技术经验： - 熟悉TF/PyTorch框架，具备离线Pipeline和在线Serving相应的部署和优化能力。 - 熟悉GPU加速相关技术，能够优化大规模数据的训练速度。 - 具有生成式模型应用经验，能够实现生成式模型的训练加速和实时预估部署。 4. 编程能力：精通Python编程，熟悉C++/Java或其他编程语言者优先。 5. 工程经验：具备扎实的工程能力，有大型推荐系统开发和优化经验者优先。 6. 沟通能力：良好的团队合作精神，具备跨团队沟通协作的能力。 7. 创新精神：热爱技术创新，乐于接受挑战，并能够持续学习和应用新技术。 优先条件： 1. 互联网公司推荐系统的相关工作经验。 2. 在推荐算法、机器学习或深度学习领域有高质量论文或专利。 3. 开源项目贡献经验。

职位职责： 1、团队涉及向多个业务方（飞书问答/Aily/豆包/coze）提供RAG相关的底层算法/算子； 2、NLU：多轮问答Query总结，Query拆解，Query意图识别，相关Query推荐； 3、召回排序：相关性向量召回，相关性排序，多因子排序（时效性、权威性、互动性）； 4、LLM生成优化：Prompt调优，生成大模型SFT/RLHF； 5、索引构建：Image2Text、多模态Embedding、端侧Embedding技术、知识图谱挖掘与应用； 6、跟踪业界前沿技术的发展，探索深度学习/LLM等前沿技术的应用前景。 职位要求： 1、优秀的编码能力、数据结构和基础算法功底； 2、出色的分析问题、解决问题能力，总是能从纷繁复杂的数据中一眼看出问题本质； 3、熟悉自然语言处理的实体提取、意图识别、事件摘要、语义分析、新词发现、图文数据分类等相关任务，并有深入的实践经验； 4、熟悉深度学习的原理和实现，熟练掌握Tensorflow/Torch/Keras等至少一种深度学框架； 5、参与过推荐系统、搜索、问答等实际项目的开发，有丰富的架构设计、特征工程建设等方面经验，熟练掌握基本的召回和排序算法，并对领域前沿算法有研究； 6、责任心强，积极主动，有良好的沟通能力和团队合作能力。

岗位职责： 1.负责腾讯音乐集团相关产品推荐算法的设计实现与优化； 2.负责完善现有推荐系统的基础算法及并行计算框架； 3.负责音乐平台业务的基于用户/音乐特性的数据挖掘及推荐策略设计实现； 4.负责能够根据业务数据变化不断设计并调整算法策略来提升算法质量，并最终提升用户体验。 岗位要求： 1.硕士及以上学历； 2.计算机，统计，信息，数学等相关专业毕业优先； 3.扎实可靠的编程能力，精通C/C++/GO至少一门编程语言； 4.熟悉业内推荐算法及数据挖掘领域的技术热点和进展，对互联网在线音乐的推荐系统架构设计有深入了解； 5.了解Hadoop/Spark生态相关技术优先； 6.具备规模分布式数据存储与计算开发经验者优先； 7.沟通能力佳，表达能力出众者，音乐爱好者优先。

职位职责： 1、负责抖音直播及相关产品的大模型算法研发，如模型微调、prompt工程、RAG等相关工作； 2、负责关键场景大模型算法优化，提升业务效果，构建高质量的垂类大模型； 3、推动业务相关大模型应用工具平台的建设，提升业务应用大模型的效率。 职位要求： 1、计算机、人工智能、模式识别等相关专业本科及以上学位； 2、熟悉Linux系统和常用的数据结构，熟练使用Python/C++等至少一种编程语言，熟练使用TensorFlow/PyTorch等至少一种深度学习框架； 3、具有3年以上NLP研究或项目经验，熟悉Attention、Transformer、BERT、GPT等常用模型结构，熟悉LLaMA、ChatGLM等开源大模型原理与实现； 4、在角色对话生成、大模型训练、Agent、RLHF等方面有积累者优先考虑； 5、优秀的分析和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情，良好的沟通和团队合作能力。

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。

岗位职责： 1、参与页面分析挖掘算法的研究与实现，通过算法策略优化页面分类模型、文本分类模型。 2、利用文本挖掘、图像理解等业界先进技术，对多模态内容进行挖掘与理解。 3、工作范围涵盖网页筛选与理解、网页与站点分类和去重、多类型非网页类多模态数据的处理和理解。 岗位基本要求： 1、计算机相关专业本科及以上相关学历，具备优秀的理解力、沟通能力和团队协作能力。 2、熟练掌握 c++/python/Java等编程语言，并且在机器学习，自然语言处理领域有扎实的理论功底和动手能力。具备优秀的逻辑思维能力和数据科学能力，在相关领域比赛中获奖优先。 3、在信息检索、自然语言处理/图像与视频理解等方面有非常扎实的理论功底，以及丰富的解决实际问题的项目经验。有信息检索相关领域工作经验优先。 4、善于学习领域前沿技术并能快速应用到实际工作当中，在自然语言处理，信息检索、计算机视觉等领域有相关学术论著优先。

岗位职责： 1. 开发指标归因分析平台 2、AI大模型在各工具业务的应用场景适配等,负责基于大模型面向应用场景的算法策略组件建设 3、负责LLM、深度学习、机器学习等方向相关问题研究，跟进前沿技术动态 任职要求： 1. 计算机、通信、电子及相关专业，硕士及以上学历，3-5年工作经验 2. 熟练掌握Python语言，熟悉Tensorflow、Pytorch、Spark、Hive等技术栈 3. 具备深厚的NLP基础和前沿跟踪能力，具备大模型落地实战经验优先 4. 掌握NLP基本算法，在自然语言处理相关领域中至少一个方向有一定的实践经验，如语义检索与推荐、信息抽取、对话系统、语义理解、阅读理解、聚类、迁移学习、多模学习、低资源学习等熟悉LLM相关技术， 如transformer, prompt tuning, RLHF, langchain等，对相关技术落地有自己的理解 5. 在机器学习/NLP领域高级学术会议发表过高质量文章者 6. 有银行间债券、银行核心经营指标相关研发经验者优先

风控算法工程师（无感知人机方向） 岗位职责： 1、负责业务各场景（比如登录、注册、反爬等）的机器流量的风险水位防控、以及机器流量的感知、识别和监控工作。 2、熟悉各终端（PC、Wap、H5、Android、Ios）SDK埋点体系设计，并能从算法优化的角度对埋点体系给予相关建议和需求提取。 3、负责机器流量的实时对抗工作，根据各设备终端埋点采集到的海量设备信息和行为信息等构建人机识别模型、进行模型线上部署，不断迭代与优化人机算法，提升机器流量识别能力。 4、探索人机识别场景的算法模式，例如半监督/无监督/自监督/小样本学习/强化学习/对比学习等，并且将之应用到反作弊业务场景中。 职位要求： 1、3年以上反欺诈＆风控、反作弊算法研发经历，计算机相关专业本科及以上学历，算法基础扎实； 2、熟悉黑灰产作弊手法，有成功的黑灰产对抗经验，负责并有效治理过某类反作弊问题，比如批量注册、群控等； 3、熟悉 Python/Scala/Java ，具备优秀的编码能力，至少熟悉一种常见的机器学习／深度学习平台； 4、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、自然语言处理、分布式计算等相关技术，有行为序列挖掘相关经验优先； 5、有钻研精神，对安全风控有热情，主观能动性强，能适应快速变化的业务需求，具备良好的团队合作精神和沟通技巧。

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；