-
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。
-
岗位职责: 1.推荐系统方向的系统设计和后端开发实现、推荐策略和算法等。2.ctr server、标签系统、用户画像、内容推荐等相关方向的研发工作。3.海量用户服务架构、大规模数据平台、算法平台等相关开发和建设。 任职资格: 1.重点本科以上学历,计算机/数学相关专业;1年以上推荐相关方向研发经验。2.熟悉java或者c++,java语言优先;熟悉linux开发环境,较好的编程功底。3.对数据敏感,较强的动手实践能力、代码工程经验,逻辑思维强。加分项:1.了解nlp、特征工程、推荐系统、策略优化等。2.有大规模推荐系统架构设计和开发经验,知名互联网工作经历,有带团队经验优先。
-
推荐算法工程师(酷我业务线)
[北京·朝阳门] 13:04发布35k-45k·14薪 经验3-5年 / 本科工具类产品,内容社区,音频|视频媒体 / 上市公司 / 2000人以上岗位职责: 1.负责酷我音乐各业务场景推荐策略优化及算法研发; 2.通过理解用户行为,结合数据挖掘技术,快速迭代并优化用户体验,以及各项数据指标; 3.能够有效学习并落地工业界前沿推荐算法,对业务增长起到推动作用。 任职要求: 1.计算机、数学或相关专业本科以上学历,三年以上工作经验; 2.熟悉常用机器学习算法、深度学习算法,并在推荐系统/搜索/广告等有理论基础和实践经验; 3.熟悉TensorFlow、pytorch常见深度学习框架,熟悉Spark,Hive等大数据处理工具; 4.具有良好的工程实现能力,熟练掌握C/C++、Java、Python等至少一种编程语言; 5.有较好的学习能力、沟通能力、团队协作能力,积极主动,愿意接受挑战。 -
职位职责: 1、负责抖音业务推荐算法工作,与来自国内外**名校、有丰富业界经验的同学合作,共同搭建行业**的推荐系统,为用户提供一流的产品体验; 2、将最前沿的机器学习技术应用到抖音的核心场景业务,优化用户体验促进业务发展; 3、研究方向包含且不局限于:深度学习、图神经网络、多任务学习、Learning To Rank、模型压缩和加速、多模态技术等,结合业务的实际问题来做好技术的探索和研究; 4、和产品、运营团队紧密合作,通过对产品和用户的深入理解和分析,制定算法策略促进抖音生态的长期繁荣发展。 职位要求: 1、具备优秀的编码能力,扎实的数据结构和算法功底; 2、对机器学习有热情、乐于学习、思考和创新,有自然语言处理、数据挖掘、计算机视觉相关的工作经验; 3、熟悉常见算法,如LR,GBDT,DNN等,具备推导, 实现, 应用能力; 4、熟悉C++和Python语言,熟悉Linux开发环境; 5、优秀的分析问题和解决问题的能力,有良好的沟通表达能力和团队精神。
-
岗位职责 1. 负责点评信息流产品内容分发与消费整体产品策略的设计和方案的落地,深入理解个性化推荐,根据用户诉求结合业务场景,挖掘解决方案,促进核心目标增长; 2. 建设精细化的内容推荐策略,支持投稿、关注、互动、作者冷启、商业广告以及各内容垂类、细分人群推进精细策略建设,推进业务可持续、深度发展; 3. 围绕内容消费生态,持续优化内容推荐的满意度和精准度,优化内容画风,完成内容消费认知的持续演进; 4. 协调相关团队资源,快速推送新策略产品的落地实施,处理业务方提出的问题及建议,提升业务演进迭代能力; 岗位基本要求 1. 3年以上的内容推荐策略产品经验; 2. 结果导向,有清晰的逻辑思维能力,敏锐的用户理解能力和数据分析能力; 3. 责任心强,能够快速学习和适应新业务;
-
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. 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
-
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。
-
岗位职责: 深度参与彩贝壳推荐/搜索引擎开发,为算法团队提供工程侧支持,包括推荐系统维护,故障排查,迭代升级等。 岗位要求: 1.计算机,统计学,数学等相关专业毕业; 2.有3年以上推荐/预测算法领域实际工作经历; 3.具备良好的数据分析,模型评估能力,在推荐/预测领域有丰富的实战经验; 4.熟悉常用的机器学习算法(LR/GBDT/SVM等),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.深刻理解数据清洗,特特提取,以及机器学习,算法框架等理论; 6.具有良好的算法前瞻性; 7.积极主动,认真负责,具备良好的技术问题分析能力,团队协作能力,强烈的责任心以及抗压能力,不挑活;
-
岗位职责: 负责叮咚买菜搜索和推荐相关算法工作,包括且不限于NLP、特征工程、模型策略开发等相关工作; 任职资格: 1.计算机,数学或统计学相关专业硕士及以上学历 2.扎实的机器学习基础,能够运用LR、GBDT等传统机器学习模型解决实际的业务问题; 3.扎实的深度学习基础,能够运用DIN、W&D、DeepFM、PNN等模型; 4.熟练使用一种或几种深度学习框架(如tensorflow、caffe、mxnet、pytorch等) 5.熟悉Python/Java/C++/Golang等至少一门编程语言 6.有推荐系统、自然语言处理、深度学习、搜索算法等方面的算法积累者优先
-
职位描述 1. 负责探索兴趣、高热内容高效融合的个性化推荐系统,探索大模型技术在推荐系统中的应用,构建博文推荐、词推荐在同步场景的统一解决方案; 2. 负责推荐系统中多样性、偏差问题、公平性问题、用户兴趣层次等方面问题的持续分析和优化; 职位要求 1. 计算机相关专业,硕士及以上学历; 2. 扎实的算法和数据结构基础,优秀的编码能力,优秀的分析和解决问题能力; 3. 机器学习基础扎实,熟悉深度学习算法(CNN/RNN/LSTM/RL/Transformer/面向内容推荐的大规模Sparse&Dense模型等); 4. 熟悉至少一种主流深度学习编程框架(TensorFlow/PyTorch); 5. 具备优秀的学习能力和良好的团队合作精神,较好的沟通能力以及抗压能力;
-
工作职责: 1. 负责B站商业化策略算法研发,优化模型算法和策略机制,提高广告变现效率,提升用户体验,优化商业生态 2. 结合业务需求,对用户及内容数据进行挖掘和建模,优化用户和内容画像 2. 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、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
-
岗位职责: 1. 负责乐库的分类与推荐业务的运营建设,运用多渠道分析,设计内容播放路径,以提升分类主题的用户收听规模,确保主题推荐业务的健康稳定发展; 2. 结合对音乐及泛娱乐行业的深入理解,制定精准的分类主题推荐业务策略,优化内容生态结构,增加优质内容的占比,提高播放市场份额; 3. 通过策划活动和推荐优质内容等运营手段,有效提升用户留存率,增强用户对平台的粘性; 4. 结合内容和热点,独立策划相关活动,跟进活动玩法的设计与上线,确保活动的成功实施。 岗位要求: 1. 本科及以上学历,拥有3年以上内容运营、活动运营或社区运营经验; 2. 对音乐有浓厚兴趣,具备优秀的音乐鉴赏能力,熟悉各大音乐平台,具有主动探索和创新的精神; 3. 具备清晰的逻辑思维,出色的协同沟通能力,强烈的自驱力,对业务结果负责,以数据为导向,具备出色的数据分析能力; 4. 敢于打破常规,具有挑战精神,优秀的沟通写作和项目管理能力,能够灵活调整策略,确保项目顺利推进。
-
职位描述 1. 负责大模型技术在微博搜索场景的应用,提升用户满意度,包括但不局限于基于微博结果的内容生成、内容分析、搜索规划、搜索增强等。 2. 负责大模型技术在在文本生成、知识库建设、记忆能力、对话、推理能力增强等方面前沿技的跟进、创新,探索适合微博场景的应用解决方案; 任职要求 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 3. 熟悉RAG相关原理,熟悉大语言模型 SFT/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; 5. 有NLP顶会论文或国际NLP比赛奖项者优先;
-
30k-50k 经验5-10年 / 本科旅游|出行 / D轮及以上 / 500-2000人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!