岗位职责： 1. 负责搭建移动机器人3D SLAM架构搭建及重定位、纯定位算法的开发； 2. 负责根据实际应用场景在多传感器融合定位、回环检测、重定位等算法方面优化迭代； 3. 负责SLAM定位模块的编码、单元测试、集成测试、仿真测试等工作； 4. 负责SLAM定位算法模块概要设计、详细设计、系统说明文档的编写； 5. 负责各型号激光雷达性能、IMU以及相关传感器的选型、测试与适配。 任职资格： 1. 理论基础扎实，熟悉非线性优化理论、概率优化理论、李代数，熟悉ceres solver，g2o, gt-sam等分线性优化库； 2. 了解SLAM的基础原理，熟悉Cartographer, LOAM，LIO-SAM及最新的开源SLAM算法； 3. 熟悉SLAM问题中多传感器融合、地图匹配，闭环检测、图优化等的常用算法； 4. 具有丰富的C++编程经验，熟练使用Linux、ROS2、Eigen等； 5. 具有三年以上SLAM方向研究及工程相关经验者，以及有在ICRA、IROS、RSS发表论文者优先； 6. 有机器人、无人车无人机比赛经验者优先 ，公开数据集上有优秀表现者优先。

职位职责： 1、负责AI Ops领域算法和解决方案设计实现，包括时序分析、日志挖掘、故障预测、根因关联推断和智能决策等； 2、构建自动化的故障根因分析系统，支持分布式微服务的故障界定和根因定位，建设变更中心等排查工具，提高异常排查定位效率； 3、负责LLM在智能运维领域的全面落地，包括但不限于异常检测、根因定位、止损容灾等场景，构建智能化技术基座，探索智能协同并达到业界领先水准。 职位要求： 1、本科及以上学历，计算机、NLP、数学或统计学相关专业； 2、具有统计分析、数据挖掘、机器学习和AI等相关领域学习背景或项目经验； 3、具备良好的编程思维，具备算法解决方案实现能力，精通至少一门主流数据分析和算法实现语言（包括R，Python，Go，Scala等），能快速对新的方案进行探索和实现； 4、具备快速学习能力，广阔的视野以及创造性思维，能结合前沿技术和业务场景需求，进行联合创新； 5、有AI Ops相关系统开发、LLM运维结合和稳定性建设经验者优先。

职位职责： 1、负责音乐大模型的数据方案制定以及评估体系设计，根据评估结论进行系统分析，提出有价值可落地的的改进方案，协同研发提升模型效果； 2、模型训练过程中每个阶段数据质量评估，确保大语言模型训练数据有效； 3、搭建模型最终效果评估体系并协同标注团队保证评估结论及时、准确产出； 4、负责音乐大模型在对应场景的落地应用； 5、大模型战略调研，及时了解业界发展动态，辅助判断未来发展趋势。 职位要求： 1、3年以上音乐产品/产品运营工作经验，较强的分析和沟通能力，擅长从评估数据中发现有价值的产品改善建议，并能推动落地； 2、需有音乐背景：要求音乐制作/作曲专业，音乐知识储备丰富，对某类或几类音乐有比较深刻的认知和了解；具备视唱练耳能力，能熟悉使用Cubase、Sonic、Protools等音乐宿主软件，投递需附上个人作品，包括不限于音频、乐谱、工程文件； 3、对大模型领域感兴趣，愿意投身于前沿领域积极探索； 4、具备较强的逻辑思维，富有创新精神，有较强的项目管理能力； 5、加分项：有算法模型产品运营经验、策略、数据分析背景优先。

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。

工作职责 1.针对医疗领域特定问题，定义任务流程，收集或构建高质量数据集，对LLM进行微调； 2.利用提示工程、模型微调、调用工具插件等方式完成医疗领域特定应用的探索尝试； 3.尝试提升大语言模型在医疗方面的能力，包括但不限于高效训练、人工反馈对齐、多模态、可控文本生成、生成质量评估，以提升LLM性能。 任职要求 1.研究生及以上学历，计算机、电子工程、自动化控制等专业背景，有NLP的研究经验； 2.有扎实的数理基础和良好的逻辑思维能力，有深度学习算法框架使用经验； 3.良好的编程能力，熟悉Python,pytorch,linux下常用指令； 4.熟悉现有的多种大语言模型，例如llama、qwen等； 5.拥有医疗自然语言处理项目经验，或者对人工智能在医疗领域的应用有强烈兴趣； 6.有中文文本处理经验者优先，有计算机、医学、生物信息学等领域论文发表或者大赛获奖经历者优先。

岗位职责： 1、参与媒体专业领域大语言模型的研究、构建与迭代，负责预训练和对齐阶段特定算法模块的建设工作； 2、逐步加深和丰富基座大模型的智能体能力，为智能体应用建设沉淀技术与经验； 3、负责RAG、Agent等通用应用流程框架设计实现和策略制定； 4、探索大模型能力在业务流程中的提效应用和面向C端用户的产品能力输出。 岗位要求： 1、硕士及以上学历，计算机、智能科学、数学专业方向出身； 2、具备非常扎实的算法功底，熟练掌握NLP的常用技术手段，有工业界内容理解和生成成熟实战经验； 3、拥有大规模语言模型的预训练和微调经验，熟练掌握常见开源模型的底层设计原理； 4、对于Dense架构和MoE架构大模型的设计实现细节有充分掌握，并有一定的实际操作经验； 5、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. 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

岗位职责： 1、负责电商用户增长的算法优化，持续优化用户拉新和拉活各个环节的算法效率； 2、和产品、运营、数据等团队深度合作，以数据驱动和目标结果导向，完成电商用户增长目标持续突破； 岗位要求： 1、计算机相关专业本科及以上学历，熟练掌握常用的机器学习算法模型； 2、至少精通一门编程语言（Python、Scala、Java等），能熟练使用一种以上大数据处理模型和框架； 3、良好的数据和业务思维，熟悉增长黑客，或者对此有强烈兴趣者优先； 4、良好的沟通能力，具有跨团队的多方密切合作意识。

1. 负责设备端语音降噪唤醒、识别、语义理解问题排查及优化研发，包括结合海尔语音设备整机结构进行语音效果问题分析、算法调优，设备端调试及问题修复； 2. 侧重于语音设备端降噪增强、识别、语义理解类算法研发及应用创新，推进海尔语音系统架构优化升级，推进语音技术在海尔产业落地，打造标准化解决方案；

岗位职责： 1、负责电商用户增长的算法优化，持续优化用户拉新和拉活各个环节的算法效率； 2、和产品、运营、数据等团队深度合作，以数据驱动和目标结果导向，完成电商用户增长目标持续突破； 岗位要求： 1、计算机相关专业本科及以上学历，熟练掌握常用的机器学习算法模型； 2、至少精通一门编程语言（Python、Scala、Java等），能熟练使用一种以上大数据处理模型和框架； 3、良好的数据和业务思维，熟悉增长黑客，或者对此有强烈兴趣者优先； 4、良好的沟通能力，具有跨团队的多方密切合作意识。

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。

职位描述 1、使用多源传感器（包括但不限于相机与LiDAR）开发基于不同依据的高精度定位模块，用于自动驾驶中分米级别的高精度定位与姿态估计； 2、处理多源传感器与定位算法输出结果的融合； 职位要求 基础项（前三项至少满足一项） 1、熟悉计算机视觉中多视角几何知识； 2、熟悉常用vSLAM，VO/VIO或LiDAR SLAM算法，有实际动手或项目经验； 3、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； 4、熟悉python, c++，有很强的动手能力。 加分项 1、有计算机视觉或机器人相关研究经验，有高水平论文发表； 2、有大规模定位系统开发和实践经验，有实际处理原始传感器数据的动手经历。

工作职责: 1. 负责B站商业化售卖机制的设计和研发。 2. 包括oCPM、成本达成、预算分配、智能定向、冷启动、补贴设计、托管投放等策略产品的设计和研发。 3. 跟踪学习相关领域前沿进展，实现技术突破和业务落地 工作要求: 1、熟悉机器学习、深度学习、AB测试、数科类算法等中的一项或者多项技术，具备项目经验。 2、具备优秀的逻辑思维能力，对解决挑战性问题充满热情，善于分析和解决问题 3、熟悉spark、hadoop、hive等大数据处理技术 4、有推荐/广告/搜索算法的工作经验，对相应系统和技术问题有充分理解

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. 负责大模型在AI客服、解决方案专家等交互式对话场景中的应用，提升场景的自动化与智能化水平，改进骑行业务效率； 2. 负责大模型用于提升共享骑行业务的运营效率和用户体验，特别是在AI客服、运营优化等场景中落地 3. 负责大型语言模型的微调、偏好对齐、知识增强等技术探索，积极跟进AIGC业内应用趋势，包括并不限于MoE、RLHF、Long context、RAG、Agent等方向； 4. 与业务、产品团队合作，基于业务需求设计产品、解决方案，并推动其高效实施。 岗位基本需求 1. 计算机科学、人工智能、自然语言处理或相关专业，5年以上工作经验； 2. 扎实的算法基础，熟悉自然语言处理相关理论，熟悉Transformer/BERT/GPT/Llama等基础模型结构，熟悉大模型的微调和评估方法； 3. 熟练掌握至少一种深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow、JAX等； 4. 善于分析和发现问题，具备较强的自驱力，具有良好的沟通能力和跨团队协作能力，热衷于追求技术创新，对解决有挑战性的问题充满激情。 具备以下者优先 1. 有ICLR、ICML、CVPR、ICCV等AI顶会、顶刊有论文发表经验，或在具有影响力的AI比赛中获得Top名次，或开源社区项目开发经验； 2. 具有生成式模型训练及开发经验，如大模型数据处理、模型微调、预训练、强化学习、AI Agent等。 3. 有LangChain、AutoGPT、GraphRAG或其他大模型框架开发经验者优先； 4. 有智能客服、智能助手相关项目经验者优先。 岗位亮点 1. 骑行业务深入参与共享单车业务核心算法开发，推动技术创新与实践。 2. 与全球名校师生合作，解决长链路复杂问题,并发表论文。 3. 与专业技术团队合作，推动大模型技术在共享出行业务中的实际应用。

职位描述： 1. 负责以大语言模型 (LLM)、视觉语言模型 (VLM) 为核心的复杂场景理解和泛化技术。 2. 负责研究和设计以语言-动作大模型 (VLA) 在自动驾驶领域的落地，包括但不限于模型的结构、训练技术探索； 3. 负责研究基于自监督技术的自驾大模型，有效利用海量数据。 职位要求： 1. 对大模型算法研究和应用经验丰富，包括但不限于大模型的训练数据构造、模型训练、性能调优等； 2. 对大模型在自动驾驶领域有应用经验优先，包括但不限于利用大模型进行行为场景理解和规划的落地实施； 加分项 1、有计算机视觉或机器学习相关研究经验，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。