岗位职责： 1. 结合经验和实际场景需求制定解决方案，推进短视频推荐算法的模型和策略迭代 2. 和运营和产品紧密协作，通过用户和内容的深入分析和理解，优化分发机制促进系统生态的长期繁荣。 3. 跟踪技术和产品的前沿趋势，基于美团视频场景特点探索落地应用，产出业务价值 岗位基本要求： 1. 扎实的编程能力和数据结构基础，熟悉常用的机器学习算法，较强的业务问题分析和解决能力； 2. 自驱主动，沟通良好，有团队协作精神 3. 有大流量场景的推荐/广告/搜索落地经验； 4. 紧跟业界技术前沿，深钻特定子方向推荐技术，推进和实现子方向策略的落地

1.负责视频理解、视频编辑处理与创意生成相关算法研发。 2.负责视频技术在美团的全场景落地，助力业务解决视频内容生产、分发、展示等环节的实际问题，包括但不限于：视频多模态内容理解，视频智能创作，视频画质增强。 岗位要求： 1.2年以上工作经验。 2.熟练掌握模式识别和计算机视觉的基础理论和方法，在一个或多个领域有深入研究：视频分类与结构化分析、动作识别、视频跨模态表征、视频质量评价、视频超分等。 3.具备扎实的工程能力，熟悉TensorFlow，PyTorch等主流框架。 4.具有广阔的技术视野，紧跟领域前沿，善于通过创造性的方法解决复杂的实际问题。 5.具有优秀的团队协作和项目推动能力。 具备以下优先： 1.在视频搜索推荐，视频剪辑创作等领域，具有行业应用经验。 2.在业界大规模视频数据集上有过研发经验。 3.在计算机视觉的通用或细分领域的权威竞赛中取得较好名次。 4.在计算机视觉领域内的**会议或权威期刊发表过论文。 岗位亮点： 1.前沿探索与业务落地相结合。以公司业务为依托迭代创新，技术应用场景广泛覆盖本地生活服务与零售电商行业。 2.公司核心计算机视觉算法团队，技术氛围好，成长空间大。

1、参与图像、视频内容生成、理解、检索，自然语言理解等方向前沿技术研究 2、根据业务场景，给出相关算法层面解决方案并进行研发 3、完成相关模型搭建/调优/训练等相关工作，积极推动所负责能力的性能优化及工程化落地 4、持续关注相关领域最新进展,并进行前沿算法思想的落地验证 岗位要求： 1.计算机、数学等相关专业，硕士及以上学历，1-3年工作经验 2.数学基础扎实,能独立对现有算法进行定制优化提升 3.熟悉一般扩散模型、多模态模型，在图像生成、视频理解、多模态等方向有较为深入的研究，熟悉TensorFlow, Pytorch等框架 4.熟悉C/C++/python等语言，能熟练使用上述语言之一进行项目开发 5.了解数字图像处理一般方法，并有与深度学习相结合的实践经验； 加分项: 1.拥有扩散模型、多模态模型训练、调优经验者优先; 2.有AIGC方向项目商用落地经验者优先; 3.在国际期刊、会议上发表论文者优先

职位职责： 团队介绍：我们是「豆包视频生成模型-PixelDance」团队，我们专注于开发视频生成模型，解决视频生成的关键问题，包括但不限于高动态性视频生成、内容一致性保障。构建行业领先的视频基础模型，引领技术的未来潮流。视频生成工程团队的工作涉及到模型生产的全周期流程，在这里，你有机会参与到模型的数据生产、训练加速、推理加速、服务部署的每个环节。同时你将接触到最先进的视频生成技术、海量的数据、大规模的集群，我们期待你能够和我们的模型一同Scale UP。 1、为LLM和Diffusion Model提供训练稳定性、易用性、性能和Scale up的优化； 2、能够使用Profiler手段，分析训练瓶颈，使用分布式策略调优、算子优化等手段来提升训练性能； 3、负责ByteDance Research训练优化技术的调研和引入； 4、与算法部门深度合作，进行算法与系统的联合优化。 职位要求： 1、本科及以上学历，计算机/电子/自动化/软件等相关专业，有AI工程优化经验的优先； 2、熟悉LLM 、Diffusion Model任一场景的训练性能优化； 3、熟悉Pytorch、FSDP、Deepspeed、Megatron等业界主流分布框架的使用和原理，能够进行业务场景的优化，能够follow业界最新动态并进行落地； 4、熟练GPU的高性能计算优化技术，具备丰富的基于CUDA的GPU性能优化经验，深入理解计算机体系结构，熟悉并行计算优化、访存优化，低比特计算等； 5、了解深度学习算法基本原理，熟悉神经网络基本架构和各算子计算方式，了解至少一种深度学习训练框架及其模型文件的解析。

职位职责： 团队介绍：产品覆盖今日头条、头条极速版等各类产品，为上亿用户持续提供优质的资讯、视频等服务。我们通过建立良好的内容生态，鼓励优质的原创内容，为创作者提供优质的服务和创作体验，促进创作和交流，同时我们致力于通过尽可能丰富的内容体裁和尽可能多的分发方式，连接人与信息，丰富大家的精神生活，让人们看到更大的世界。 1、参与基础大语言模型应用研发； 2、推进大模型AI能力在头条热点、AIGC等业务场景的快速落地，结合SFT/RLHF方向的前沿算法持续提升业务效果天花板； 3、关注和推进相关大模型技术在业务场景的落地，包括摘要、智能创作等。 职位要求： 1、自然语言处理、机器学习、人工智能等相关专业的硕士/博士生； 2、熟练使用Tensorflow、Pytorch等深度学习框架，扎实的编程基础，具备独立的算法实现能力； 3、有过大模型预训练、SFT、RLHF等大模型实操经验，From Scratch训练过百亿/千亿基座模型的优先； 4、有大模型领域**会议文章（NerulPS、ICLR、KDD、ICML等）者优先。

工作职责： 1.负责视频广告系统的算法设计和优化，包括但不限于实时竞价/点击率预估/分配优化等核心算法； 2.以平台收益为目标，优化广告投放策略，提升广告主的 ROI 和用户体验； 3.基于广告领域需求，对预训练大模型进行微调/对齐等优化，持续提升算法效果和平台收益。 任职要求： 1.希望3年及以上广告算法/推荐系统/搜索引擎或计算广告相关领域经验； 2.熟悉大规模数据挖掘，机器学习，深度学习等相关技术，熟悉 Hadoop/Spark 等工具； 3.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的能力，对挑战性问题充满激情； 4.熟悉大模型微调技术（如SFT、LoRA、DPO等）优先； 5.硕士及以上学历，对计算广告行业有兴趣。

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。

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。

职位描述 1、开发灵活可靠的轨迹与行为预测算法，满足下游决策规划模块的需求。 2、探索基于learning的决策规划与端到端方案 3、构建数据闭环，完成模型自动化迭代。 职位要求 1、熟悉学术界前沿基于学习的预测与规划算法的研究，并有实际动手经验； 2、良好的编程能力，熟悉python, c++，掌握常见的算法和数据结构知识。 1、有相关研究经验，在顶会上有高水平论文发表； 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。 4、参与过预测算法在实车的部署，了解预测算法在部署中的实际问题。 5、了解传统的决策规划算法，并知晓能力边界与待解决问题。

职位描述 1. 将独立感知模块的输出统一并进行融合，得到适合后续模块的表示。 2. 设计系统和完善的算法与传感器失效检测模块 职位要求 1、熟悉基于滤波和优化的状态估计算法，并可以灵活运用解决实际问题； 2、良好的编程能力，熟悉python, c++，掌握常见的算法和数据结构知识。 加分项 1、熟悉计算机视觉中多视角几何知识； 2、熟悉传统统计机器学习知识，如概率图模型等，并有项目实践经验； 3、参加kaggle比赛获得前十名者； 4、ACM/ICPC、CCPC、NOI、IOI等计算机/信息学竞赛获奖经历。

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；

职责描述： 一、职位描述： 1、调研和摸底垂类内容供需，制定明确的选题策略。 2、独立完成房产家居类账号的选题策划和短视频脚本撰写， 为账号数据负责。 2、跟进拍摄和剪辑的闭环工作，把控成品产出前的相关流程，确保拍摄质量和展示逻辑。 3、收集并完善选题库，跟踪热点，复盘账号，进一步优化内容质量。 4、定期分析爆款视频和热门账号，追踪热点，反哺内容和创作方向。 二、任职要求： 1、*****本科学历及以上，有3年以上新媒体或短视频行业经验,熟悉视频平台算法下的爆款逻辑。 2、有MCN， 短视频IP运营经验，导演，编导专业毕业者优先。 3、有爆款视频案例、房产家居类内容了解深入，成功孵化短视频账号优先考虑。 4、抗压能力强,对内容有敬畏之心，脚本、文案能力强,原创改编能力强。 5、投递简历，请附带个人作品。

职位描述 1、负责AI算法的工程化落地，搭建从离线训练到在线服务的整个闭环服务平台； 2、根据需求完成实时推荐系统、实时特征计算、离线训练平台等系统的架构设计、工程实现及迭代优化； 3、能够根据不同的业务需求，灵活快速地完成具有挑战性的项目； 职位要求 1、计算机及相关专业本科及以上学历，具备2年及以上服务端开发经验； 2、扎实的计算机系统知识，掌握Golang编程语言，同时熟悉Python编程语言者优先； 3、熟练应用MySQL等关系数据库技术，熟练应用Redis缓存技术；熟悉Linux系统环境，能熟练使用Linux命令完成日常工作； 4、具有高性能、高可用的复杂业务系统开发经验，熟悉分布式、缓存、消息等机制优先； 5、具有Docker、Kubernetes、Istio等相关深度使用和开发经验者优先； 6、了解Kafka/Hive/Spark/Flink等大数据生态圈技术，具有相关大数据开发经验优先；有机器学习（tensorflow serving) 相关知识优先； 7、具备优秀的逻辑思维能力，对解决挑战性问题充满热情，有强烈的求知欲，善于学习新事物； 8、具有良好的沟通能力、团队合作精神和执行力，重视生产效率，研发质量。

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。

1、方向一：广告推荐 负责广告召回模块的优化，通过数据挖掘、自然语言处理等技术，在保证广告相关性的同时提升广告召回率，进而提升系统变现能力。 2、方向二：广告点击率/转化率预估 负责CTR/CVR模型优化相关工作，在特征工程、模型结构、机制策略等方面进行持续探索优化，提升广告的点击率和转化率，进而提升系统变现能力以及客户投放效果。 3、方向三：广告反作弊 持续优化反作弊相关的算法策略，以有效识别作弊行为挽回客户损失；建立并完善作弊行为预警及监控系统，提升反作弊系统的事前预警能力以及事后case分析的效率。 1、 计算机相关专业大学本科及以上学历； 2、 精通C/C++/Java/python语言之一； 3、 熟悉分布式计算平台，有海量数据处理经验； 4、 熟悉常用的数据挖掘/机器学习/自然语言处理算法，并有一定的实践经验； 5、 优秀的分析问题解决问题的能力，具备搜索/推荐/广告业务经验者优先。