岗位职责： 1. 语音识别，声纹识别方向 需求： 1. 熟悉C++和Python 2. 熟悉机器学习和深度学习算法 3. 熟练使用Pytorch或TensorFlow 4. 有Kaldi，DeepSpeech，ESPNet经验优先 5. 每周实习时间保证4天以上

1、参与探索通过计算机视觉技术助力用户线上认证自动化，满足业务场景线上准确率和多变性的要求； 2、 针对性持续优化人脸识别应用在特定场景下的表现，进行相关的模型开发实验、算法流程优化等； 3、 深度优化鉴别翻拍、复印等不合规资料图片的视觉模型算法，进行相关的模型开发实验，开发迭代； 4、 整理数据、抽检和数据分析、指标统计等；bad case追溯和分析； 5、 探索提升算法模型版本迭代优化过程的自动化率，提升迭代流程的复用率； 6、 探索通过迁移学习、模型算法设计及实验，实现专家经验、特定模式的注入，提升跨来源、跨场景鲁棒性。 职位要求： 1、计算机相关专业，硕士研究生，计算机视觉相关专业最佳；熟练掌握CV相关算法、具有深度学习方面的模型构建和调优能力； 2、具有优秀的逻辑思维能力、分析问题解决问题的能力，良好的沟通能力和团队协作精神； 3、熟练掌握Python和office工具；掌握基本的数据结构和算法；英语满足阅读专业论文的能力; 4、在学校或企业实习中，具有人脸识别、人脸实时检索、计算机视觉迁移学习&域适应相关项目经历者优先考虑； 5、实习期要求满足三个月及以上，每周可到4天及以上，研二优先； 6、对公司业务方向有兴趣，对工作内容认真负责，有责任心和钻研精神。

职位职责： 团队介绍：V-AI团队当前支持抖音直播、开放平台、V项目（AI分身/小火人等）业务方向，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、图形学等技术领域，通过大模型技术来创造新的互动玩法、制作美术资产、提升研发运营效率等，当前已上线和开展中的项目包括直播大模型（助播/伴播/独播）、角色多模态对话大模型、研发智能助手、3D模型生成大模型、动作生成大模型等。 课题介绍： 背景：随着虚拟现实、增强现实、数字孪生等技术的快速应用，3D数字资产已成为构建沉浸式数字空间的核心要素。在影视动画、游戏开发、直播、社交等领域，3D模型与3D动作的需求呈现爆发式增长。然而，传统3D内容生产高度依赖人工建模与动作捕捉技术，存在效率低、成本高、创作门槛高等瓶颈，难以满足直播等场景中大规模、高保真、多样化、高频迭代的3D内容需求。近年来，以生成式人工智能（AIGC）为代表的大模型技术在2D图像与视频生成领域取得突破性进展，但在3D内容生成领域仍面临表征复杂、多模态数据稀缺、物理规律约束严格等难题。如何将大模型技术与3D生成任务深度融合，实现“文本/图像到3D模型”、“文本/语音到动作”的高质量生成，形成建模+驱动的一站式美术资产生成管线以适配直播场景下资产迭代速度快，品质要求高的需求是当前的重要研究内容。 课题挑战： 传统方法依赖人工建模工具或程序化生成算法，存在生成效率与创作自由度之间的固有矛盾。AI技术虽然能很好地弥补人工生成效率不足的问题，但仍然存在如下挑战 1. 表征困难：与一维文本和二维图像可以自然地实现结构化表征不同，3D模型由于其多模态（如几何、纹理、材质等）、结构复杂和高维度等特性，使得其表征更为复杂。而3D动作又与物理世界紧密相关，且动态复杂度高。因此，如何高效地表征3D几何形状和3D动作，同时确保高品质的生成，仍然是亟需突破的课题。 2. 生成困难：模型生成需同时保障结构完整性、拓扑合理性和细节丰富性；动作生成需兼顾运动多样性、物理约束与时空连续性。现有方法易出现模型畸变、贴图瑕疵、动作力度不足和多样性差等问题。 3. 数据不足：3D数据标注成本高、多模态对齐难度大，且现有公开数据集规模有限，导致大模型训练面临数据不足的问题；如何把相关模态数据（图像、视频）利用起来，提升3D模型和3D动作的生成品质也是当前的重大挑战。 4. 评估体系不完善：缺乏统一的3D生成质量量化指标，现有评价多依赖人工主观判断，难以客观衡量生成的几何精度、动作自然度与多模态语义一致性，因此建立完善、客观、可量化的评价体系是保障技术迭代的关键基石。 1、负责抖音、抖音直播及相关产品的大语言模型/多模态大模型/AIGC算法研发，如数字人、3D生成、动作生成、智能对话等相关工作； 2、负责关键场景的算法优化，构建高质量的模型和Agent系统，提升业务效果； 3、跟踪AI前沿技术进展，推动前沿技术的产品化落地。 职位要求： 1、2026届及之后毕业，博士在读，人工智能、自然语言处理、计算机视觉、计算机图形学相关专业优先； 2、具有优秀的编程能力，熟练使用PyTorch深度学习框架和相关高性能计算框架； 3、具有丰富的自然语言处理、计算机视觉、计算机图形学、强化学习相关研究经验，在Siggraph/CVPR/ICCV/ECCV/ACL/ICLR/ICML/NeurIPS/TPAMI等顶会顶刊上发表论文者优先； 4、熟悉扩散模型、GPT等生成式模型，有大模型训练、智能对话、3D生成、动作生成、数字人相关领域研发经验、有Unity/Unreal引擎使用经验者优先考虑； 5、具备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，具有良好的沟通和团队合作能力。

职位职责： 团队介绍：抖音内容理解团队负责抖音集团内容算法工作，业务覆盖抖音、今日头条、西瓜视频、剪映等业务，承接业务在内容理解、LLM应用、新业务方向探索等方向的工作。技术上涵盖了CV，NLP，音频，LLM等算法方向。团队承载业务需求同时还负责底层基础算法技术，推动如基础预训练模型、视频生成等学术和专利相关工作，负责为抖音各个技术方向提供长期有深度的技术支撑。得益于抖音集团业务数量庞大的多模态业务数据和业务需求，团队能够有资源和机会去做出行业领先的技术创新，用最新的技术去改变影响用户和改变行业格局。 1、课题背景：随着大模型技术在多模态内容理解领域的突破，内容特征已逐渐替代传统ID特征成为推荐系统的核心驱动力。然而当前系统面临三重挑战：（1）内容深度解析需求：短视频、直播、评论等场景需要同时处理文本、图像、音频等多模态数据，且需建模用户长短期兴趣与跨领域行为；（2）动态安全威胁：评论区涌现多模态越狱攻击（如隐晦图文组合提示词），传统单模态审核无法应对复杂对抗场景；（3）跨域迁移瓶颈：用户娱乐内容兴趣与电商消费需求间存在语义鸿沟，需建立可解释的跨域映射机制。 2、课题挑战：（1）多模态复杂性：用户行为涉及多模态交互（如视频+评论+购物），需统一框架实现内容理解与用户意图推理；（2）社区生态动态性：自然作者、各种机构、黑灰产等群体会互相交互产生大量复杂的多模态行为，要求算法能够快速准确的理解内容和交互的语义；（3）生态协同需求：DAU-GMV转化率存在成倍提升空间，需突破"娱乐到消费"的跨域兴趣建模技术；（4）技术整合价值：联合优化推荐、安全、跨域三大模块，可降低算力消耗并提升端到端效果。 3、研究方向：大语言模型、多模态大模型、内容理解、推荐系统。 职位要求： 1、2026届及之后毕业，博士在读，人工智能、计算机、数学相关专业者优先； 2、具备扎实的编码能力、数据结构和基础算法功底，熟练运用各种算法框架与工程框架； 3、在国际会议或期刊发表论文者（包括但不限于 ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR 等）优先； 4、拥有扎实的机器学习基础，在深度学习、强化学习、NLP 、多模态方向有深入的理解与研究经历； 5、具备良好的沟通协作能力，能够与团队共同探索新技术，推动技术发展。

【我们提供能转正签三方+实习薪资+餐补+房补（3个月以上） 】 背景： 在通用大模型开放和开源背景下，我们认为属于我们的创新机会在中间层和应用层，基于最右社区积累的海量数据优势，我们会从AI社交，AI创作两个大的方向进行产品和技术创新。 职责： 参与搭建AIGC的基础算法和服务平台，以及面向产品的工程框架和服务流程，包括但不限于以下几个方面: 1. 基础LLM大模型的中间层建设，包括数据的定义和收集能力，模型调优的算法机制和流程 2. 搭建对话聊天逻辑，上下文理解能力，面向应用的针对性建模和调优机制 3. 基于diffusion model开源生态，进行文-图交互式生成，数字人相关技术的研发 要求: 1.信息检索，计算机视觉，机器学习、分布式系统方向的计算机专业的研究生或优秀本科生； 熟悉常见的分布式编程范式以及设计模式；有一定的分布式计算系统与机器学习相结合的理论和实践基础； 2.对技术研究和应用抱有浓厚兴趣，有强烈的上进心和责任感，善于思考和运用新知识； 3.扎实的C/C++和python编码功底，熟悉MPI/CUDA等高性能计算框架； 4.在ACM/ICPC， Google Jam， Top Coder，百度之星等比赛取得优异成绩的优先；

【我们提供能转正签三方+实习薪资+餐补+房补（3个月以上） 】 职责： 1.负责最右推荐产品的研发，用推荐产品/技术来提升用户体验和活跃度 2.应用机器学习、自然语言处理等技术，基于海量用户日志和内容，建立用户画像，构建内容质量及内容标签体系 3.以数据挖掘和数据分析为基础，发现新的产品改进点，驱动产品改进，探索新的产品形态； 4.跟踪业界最新的机器学习算法和研究趋势，并将其应用于实际的生产环境 要求: 1.信息检索，计算机视觉，机器学习、分布式系统方向的计算机专业的研究生或优秀本科生； 熟悉常见的分布式编程范式以及设计模式；有一定的分布式计算系统与机器学习相结合的理论和实践基础； 2.对技术研究和应用抱有浓厚兴趣，有强烈的上进心和责任感，善于思考和运用新知识； 3.扎实的C/C++和python编码功底，熟悉MPI/CUDA等高性能计算框架； 4.在ACM/ICPC， Google Jam， Top Coder，百度之星等比赛取得优异成绩的优先； 加分项： 1.思考过TensorFlow/MXNet/Caffe/Theano/Torch等的架构代码和设计逻辑的优先； 2.对大规模分布式机器学习系统实践经验者优先； 3.有发表NIPS/ACL/AAAI/ICML/IJCAI/EMNLP/SIGKDD/ICCV/CVPR/OSDI/SOSP等顶会论文的优先； 4.如果您乐于设计和实现高性能优雅的系统，而又想拥抱大规模机器学习带来的可能性，欢迎加入我们。

岗位职责   参与自然语言处理（NLP）及图像、视频识别处理算法的开发、优化及落地应用。协助处理数据、训练模型、评估效果，依据结果改进算法，并配合团队完成项目任务。   任职要求   - 教育背景：计算机、数学、电子信息等相关专业优先。 - 技能要求： - 精通 Python，熟练使用 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架； - NLP 方面，熟悉分词、词性标注等基础任务，掌握 BERT 等预训练模型的应用，有文本分类、问答系统等项目经验； - 图像、视频处理领域，掌握 OpenCV 库，熟悉目标检测（如 YOLO、Faster R-CNN）、图像分割（如 U-Net）等算法，有实际项目案例； - 扎实的数学基础，能推导常见算法公式，熟练使用 SQL、Linux 系统。 - 能力素质： - 学习与创新能力强，能快速掌握新技术； - 具备优秀的问题解决与逻辑思维能力； - 良好的团队协作与沟通能力； - 工作认真负责，抗压能力强，对算法开发有热情，确保每周[5]天以上实习，持续[6]个月以上。   其他   有相关领域竞赛获奖、论文发表或开源项目贡献者优先。

岗位职责： 1、参与机器学习、深度学习等项目的研发，协助算法工程师进行算法设计、开发与优化； 2、负责数据预处理、特征提取、模型训练、评估与优化等工作； 3、学习和应用线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等机器学习算法； 4、深入研究和探索深度学习领域的前沿技术，如CNN、RNN、GAN等，并将其应用于实际问题中； 5、编写和维护算法相关文档，包括算法设计、实验报告和技术总结。 任职要求： 1、计算机科学、数学、统计学或相关专业在读研究生，对算法和机器学习有浓厚兴趣； 2、熟悉Python编程语言，了解常用的数据处理库（如Pandas）和机器学习库（如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）； 3、了解线性回归、逻辑回归等基本机器学习算法的原理和实现； 4、对深度学习有一定的了解，有实际项目经验者优先； 5、具备良好的数学基础，熟悉概率论、统计学、线性代数等相关知识； 6、具备良好的团队合作精神和沟通能力，能够按时完成分配的任务。 我们提供： 专业指导和实际项目的机会，积累实践经验； 与优秀团队共事，拓展人脉和视野； 实习期间表现优秀者有机会转为正式员工。

工作职责： 1. 负责AI模型在数据加工、数据生产领域的应用落地 2. 从事文本分类、信息抽取、实体识别、实体对齐等深度学习算法的开发和实现 任职要求: 1. 了解常用NLP、CV等算法，具备较强的工程能力。 2. 熟悉AI相关技术和工程框架(Tensforflow/Pytorch等)，具备各类基础的模型训练能力 3. 熟悉数据结构算法，熟悉pandas、sklearn、模式匹配、sql语言等常用数据分析工具 4. 熟悉常见的模型部署框架(KServe/Seldon/BentoML)的优先 5. 计算机、统计、数学专业，参加过算法比赛并取得一定名次的优先

工作职责: 1、根据业务需求，进行产品算法设计、验证和优化。这包括参与算法的研发，改进已有感知算法的性能，探索算法创新以满足产品新需求，以及进行产品优化集成等。 2、参与应用场景中的算法研发链路，包括数据标注管理、算法方案设计、算法落地迁移等。 3、参与核心算法方案的开发并沉淀平台，复现并迁移业界最新进展，支持方案落地。 4、参与自然语言处理或大语言模型相关项目的经验，能够独立完成模型训练、评估和调优工作 任职资格: 二、任职资格： 1、学历要求：硕士及以上学历，图像处理、计算机视觉、模式识别等相关专业研究方向的学生优先考虑。 2、知识技能： （1）熟悉自然语言处理的基本原理和技术，了解深度学习、神经网络等相关知识。 （2）具备良好的编程能力，熟练掌握Python等编程语言，能够处理大规模文本数据。 （3）了解常见的大语言模型架构和算法，如Transformer、BERT、GPT等，并有相关实践经验。 3、工作经验： 在图像视频的分类、识别、检测、分割、跟踪、关键点定位和自然语言处理等方向有相关经验，有论文发表经验者优先；编程能力优秀优先。 4、其他要求： （1）具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与团队成员有效协作，共同完成项目任务。 （2）具备较强的问题解决能力，能够独立思考并解决模型应用过程中遇到的技术难题。

岗位描述： 1.负责室外清洁机器人控制算法优化； 2.参与算法设计与开发：人工智能初级算法工程师需要参与人工智能算法的设计与开发工作，包括但不限于机器学习、深度学习、自然语言处理等方面的算法研究与实现 岗位要求： 1.本科及以上学历，计算机数学、人工智能、应用数学或相关专业背景； 2.协助进行机器学习算法在机器人领域的业务落地； 3. 能够顺畅地读写英文论文和文档； 4. 自我驱动，追求工作的成就感和价值； 5. 具有良好的团队合作能力和沟通能力； 6. 至少可实习3个月以上。 加分项： 熟悉常见的机器学习和深度学习算法,如神经网络、决策树等

岗位职责： 1.从事自然语言处理（NLP）技术的研发，提供文本数据分析的相关方案及服务； 2.负责基础自然语言处理、语义理解技术平台搭建； 3.负责词法分析、词性标注、中文分词、自动对话、语义挖掘和语言逻辑等相关研发工作。 职位要求： 1.自然语言处理/机器学习/数据挖掘研究方向，计算机/数学及相关专业，本科及以上学历； 2.熟练掌握自然语言处理领域的基础理论和方法，如词法分析，信息抽取，文本分类/聚类，主题模型、语义相似度计算，摘要及关键词提取，情感分析等NLP基础技术； 3.具备扎实的算法基础和机器学习的基本原理，对机器学习的一般模型如分类、聚类、关联分析、预测等模型熟悉（LR，CART，SVM，NN，Bayesian，PCA，LDA等）； 4.理解一些常用的特征选择和矩阵分解的算法；熟悉CNN,RNN/LSTM等基本深度学习算法在NLP领域应用者优先； 5.具有较强编程能力，熟练使用python语言，有hadoop使用经验者优先； 6.有语义相似度计算、智能检索，智能问答系统、知识图谱构建相关经验的优先考虑； 7.熟悉Linux开发环境

工作内容： 1、参与自动作文评分(AES)、语法纠错(Grammar Error Correction)、手写识别(OCR)，语音测评(GOP)、文生图等算法的研发和优化； 2、根据产品需求设计实现相关的算法和模型，进行编程实现，并对模型和算法性能指标负责。 岗位要求： 1、国家**硕士及以上学历，应用数学、机器学习、计算机等相关专业优先； 2、熟练使用Python编程语言，编程能力比较扎实，如果能熟练使用linux命令优先 3、熟练使用常用机器学习/深度学习开源框架和库，如：scikit-learn，TensorFlow/Keras/Pytorch等，有fairseq、kaldi等框架使用经验的优先。 4、具有自然语言处理、计算机视觉或者语音识别相关的背景或者项目经验 5、英文阅读理解能力强，能够快速阅读和掌握领域内前沿论文； 6、有上进心和奋斗精神。

工作职责 在这里，你将负责****各业务线的搜索系统、推荐系统、智能匹配，广告计算等算法的优化，不断提升业务效果及用户体验！ 在这里，你将会学到58算法设计、算法训练、算法效果评估等一整套方法论，加速你的职业发展。 在这里，你会参与建立公司级的用户画像体系，为数据分析、算法推荐提供支持！ 在这里，有一群精通人工智能（图像识别、语音识别、自然语言处理与理解等）、深度学习的“大牛”会带你成长、带你飞！ 任职资格 只要你，所学专业是计算机、统计、数学等，研究生那真是太好了； 只要你，熟练掌握C++、java等主流开发语言，熟悉linux/unix操作系统； 只要你，掌握常用机器学习、自然语言、最优化算法，有较深理论功底和相关实践经验； Come On，下一个“算法工程师”就是你！

1、协助相关算法负责人进行相关算法的预研、分析、优化、验证等，加速前沿算法的落地； 2、探索 NLP 前沿技术，包括预训练模型、前沿分类模型、语义检索模型等，并结合实际场景提供算法解决方案等。 任职要求 1、扎实的NLP算法基础，对文本分类、相似匹配、语义检索、预训练等领域有一定的理解和实践经验； 2、熟悉TensorFlow/PyTorch/MXNet等开源深度学习框架，具有良好的实践能力； 3、熟悉常用的机器学习和深度学习算法，了解基本的网络模型结构（DNN/RNN/CNN等）和文本表征方法（Word2Vec/GPT/BERT等），有大型语言模型相关项目经验的优先； 4、热衷于技术钻研，良好的自我学习能力和自驱力，良好的沟通能力和团队协作能力；