职位职责： ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：风控研发团队致力于解决各个产品（包括抖音、头条等）面临的各种黑灰产对抗问题，涵盖内容、交易、流量、账号等多个方面的风险治理领域。利用机器学习、多模态、大模型等技术对用户行为、内容进行理解从而识别潜在的风险和问题。不断深入理解业务和用户行为，进行模型和算法创新，打造业界领先的风控算法体系。 1、负责字节跳动各产品（包括抖音、今日头条等）各种作弊风险的发现与治理，包括内容、交易、流量、账号等方面的风险； 2、通过指标监控归因，及时感知风险及业务的变化，主动识别潜在攻击，持续优化调整风控方案，并推动风控治理建设及业务模式调整； 3、通过CV、NLP、表征学习、图模型、深度学习、迁移学习、多任务学习等技术，提升问题发现的效率，从而快速阻断风险，优化平台的各项生态指标； 4、挖掘和分析海量内容和用户行为进行用户长短期画像建设，提升模型的精准性和召回面； 5、结合各场景业务（抖音短视频、电商、直播、生活服务、用户增长等）特性，进行模型和算法创新，打造业界领先的风控算法体系。 职位要求： 1、2026届本科及以上学历在读，计算机、机器学习和模式识别等相关专业优先； 2、热爱计算机科学和互联网技术，对人工智能类产品有浓厚兴趣； 3、具备优秀的编码能力，熟悉Linux开发环境，熟悉C++和Python语言优先； 4、有扎实的数据结构和算法功底，熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘、分布式计算、计算机视觉、计算机图形中一项或多项； 5、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情。 6、每周可实习4天以上，实习时间3个月以上。

职位职责： ByteIntern：面向2026届毕业生（2025年9月-2026年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：风控研发团队致力于解决各个产品（包括抖音、头条等）面临的各种黑灰产对抗问题，涵盖内容、交易、流量、账号等多个方面的风险治理领域。利用机器学习、多模态、大模型等技术对用户行为、内容进行理解从而识别潜在的风险和问题。不断深入理解业务和用户行为，进行模型和算法创新，打造业界领先的风控算法体系。 1、负责字节跳动各产品（包括抖音、今日头条等）各种作弊风险的发现与治理，包括内容、交易、流量、账号等方面的风险； 2、通过指标监控归因，及时感知风险及业务的变化，主动识别潜在攻击，持续优化调整风控方案，并推动风控治理建设及业务模式调整； 3、通过CV、NLP、表征学习、图模型、深度学习、迁移学习、多任务学习等技术，提升问题发现的效率，从而快速阻断风险，优化平台的各项生态指标； 4、挖掘和分析海量内容和用户行为进行用户长短期画像建设，提升模型的精准性和召回面； 5、结合各场景业务（抖音短视频、电商、直播、生活服务、用户增长等）特性，进行模型和算法创新，打造业界领先的风控算法体系。 职位要求： 1、2026届本科及以上学历在读，计算机、机器学习和模式识别等相关专业优先； 2、热爱计算机科学和互联网技术，对人工智能类产品有浓厚兴趣； 3、具备优秀的编码能力，熟悉Linux开发环境，熟悉C++和Python语言优先； 4、有扎实的数据结构和算法功底，熟悉机器学习、自然语言处理、数据挖掘、分布式计算、计算机视觉、计算机图形中一项或多项； 5、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情。 6、每周可实习4天以上，实习时间3个月以上。

资深算法工程师（商家风控方向） 岗位职责： 1.商家风险识别与防控 ●负责跨境电商业务中商家风险行为的全面识别与防控，重点打击虚假交易、操纵评价、价格欺诈、买卖家联合、低质产品、滥用促销等等违规行为，确保平台交易的真实可靠。 ●利用数据分析和机器学习技术，精确识别商家的异常行为，制定有效的风控策略。 2.风控模型全链路管理 ●主导商家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商家作弊行为，利用多模态大数据进行风险评估与预测。 ●应用异常检测、无监督学习、迁移学习、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性和召回率。 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，有跨境电商业务或商家风控经验者优先考虑。 ●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。 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，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。

岗位职责： 1. 研发人工智能领域的相关算法实现， 可以选择NLP、语音、图像领域其中之一。 2. 结合行内业务需求，设计实现方案，并基于大模型进行场景开发和模型的微调优化。 3. 跟踪和关注大模型推理训练领域的前沿技术和趋势，进行技术调研和应用。 岗位要求 1.计算机、电子通信、数学等相关专业，硕士及以上学历或优秀本科生； 2.具备优秀的编程能力，熟练使用Python/C/C++的其中一种； 3.对机器学习、深度学习等人工智能领域有兴趣，有相关领域课题研究或项目经验者优先;； 4.有期刊论文发表或计算机相关竞赛经验者优先； 5. 出色的问题分析及解决能力，能自我驱动，持续面对挑战，积极主动、踏实勤奋。

工作职责 1、 主要负责应用多模态（文本、视频、语音处理）建模、深度学习等技术，为医疗健康产品研发具有科学性、可行性、先进性的算法解决方案，提高AI在心理、慢病等数字疗法领域的诊断和治疗能力，满足医疗健康多场景使用； 2、 负责调研、探索、应用深度学习等技术的最新的研究和技术进展，优化算法建模实验，提高算法模型性能； 3、 参与医疗AI产品的研发，与产品团队、开发团队合作完成创新技术向应用成果的转化； 4、 参与外部研究机构的学术或科研项目，发表论文和申请发明专利。 任职要求 1、计算机、统计学、数学、自动化、生物医学工程等相关专业硕士或以上学历； 2、有2年以上多模态、自然语言处理、深度学习等算法工作经验； 3、具有较好的算法设计与编程开发经验，熟练掌握Python或R编程，熟悉SQL语言； 4、具有良好的沟通能力与多学科团队协作能力； 5、在人工智能领域**期刊、会议上发表过学术论文者优先； 6、在医疗人工智能领域有相关研究经验者优先。

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。

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。

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.独立完**工智能项目的开发，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等算法； 2.负责数据预处理、特征工程、模型评估等工作； 3.主导项目的讨论和需求分析，形成文本处理、图片处理等课题解决方案； 4.与团队成员合作，对新技术进行研究，解决项目中遇到的问题； 5.负责编写算法代码，实现算法功能，负责算法优化，提高算法性能； 6.负责人工智能模型的研究，数据训练、参数调优等工作； 7.负责算法与模型的部署和维护。 任职要求包括： 1.计算机相关专业***本科及以上学历，对大数据处理、分布式存储等技术有热情，能主动跟踪最新的技术进展。 2.熟悉常见的机器学习和深度学习算法，并了解自然语言处理、知识图谱等相关知识。 3.熟悉大数据相关技术，如Hive、Kudu、Flink等，并能熟练使用SQL进行数据分析。 4.熟悉至少一门脚本语言，如Python、Java等，以提高数据处理和模型训练的效率。 5.能够阅读英文技术文档，能够在工作中使用英文技术词汇沟通，熟练使用英文搜索引擎和论坛解决技术问题者优先。 6.在GitHub、GitLab等平台上发布有开源项目者优先。

工作职责： 1. 负责大语言模型LLM文本理解与文本生成算法研发，开展数据处理、模型训练及推理优化等工作； 2. 负责AIGC内容生成研发工作，将前沿自然语言生成技术应用于实际业务，构建行业垂直领域自然语言理解及生成系统，获取业务收益； 3. 负责自然语言处理方向基于 GPU 的并行多机多卡训练、高性能模型推理等； 4. 对行业最新动态进行跟踪，结合企业业务场景的具体需求，提出改进方案或新算法模型的开发计划，产生实际价值。 任职要求： 1. 对于自然语言处理技术应用到实际业务场景中并产生真实的商业价值具有强烈的热情，有责任感和较好的洞察力； 2. 拥有计算机、自然语言处理、深度学习等相关专业硕士及以上学历，且具备2年以上自然语言处理研究经历或相关工作经验； 3. 具备大语言模型研发经验者优先，具备多模态大模型项目经验者优先； 4. 熟悉一些开源的算法库或工具，如LTP、stanfordNLP、NLTK、Apache OpenNLP、scikit-learn等； 5. 熟悉多种AI框架（如TensorFlow、Pytorch、Keras），具备较强的开源技术集成能力者优先； 6. 具有较好的逻辑表达能力、良好的团队合作精神和高度的责任心。

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。

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；

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。