职位职责： 1、负责模型的全流程工作，包括但不限于数据、训练、评测、推理部署，保证数据的高质量和有效性； 2、LLM算法应用研究与算法落地工作，包括但不限于语言LLM、多模态LLM，Prompt工程/RAG/Agents/SFT/RLHF等LLM相关前沿技术； 3、持续探索在各种用户场景下，利用AI能力增强业务迭代效果； 4、深度参与产品研发项目，和产品经理/业务研发/质量/等同学密切配合，提高项目整体收益。 职位要求： 1、计算机相关专业本科及以上学历，3年以上深度学习算法研究与开发经验，具有LLM开发和实际落地经验； 2、具备LLM相关算法的扎实基础，包括但不限于单模态/多模态LLM训练（RAG/SFT/RLHF/Prompt）、部署和蒸馏等领域的全面学习和实践经验； 3、熟悉主流的Bert/Transformer/ViT/Clip等主流预训练模型，熟练掌握TensorFlow/PyTorch/Keras等任一主流机器学习框架； 4、有较强的业务问题到算法模型的建模能力，有强烈的技术好奇心、自驱力和进取心，能及时关注和学习业界最佳实践； 5、岗位地点：北京、上海、深圳。 加分项： 1）有高关注度的机器学习相关博客或GitHub项目； 2）有过数据挖掘/机器学习或ACM-ICPC/NOI/IOI相关的竞赛经历并取得优秀成绩； 3）有国际**会议(KDD/NeurIP/ACL/EMNLP/IJCAI/AAAI/SIGIR等)Paper发表者优先。

职位职责： 1、负责生成式智能对话场景的算法研发，基于大模型技术建设智能化的对话机器人系统； 2、探索生成式Agent对话算法，包括大模型领域知识融入、对齐、逻辑推理和SFT等任务； 3、建设基于RAG框架的智能问答系统，优化文本&多模态理解、召回、相关性、问答生成等算法； 4、对长文本/海量文本进行深度分析、构建知识图谱，针对用户对话进行抽取事件、情感分析； 5、搭建和优化检索排序、在线生成系统，提供稳定的线上服务。 职位要求： 1、本科及以上学历，优秀的代码能力，掌握常用编程语言和算法，熟悉Pytorch或TF等框架； 2、有机器学习应用经验，有大模型、RAG、智能对话、搜索等领域丰富的实战经验，在生成式大模型、Query与用户理解、召回排序、知识图谱、智能交互中一个或多个领域有深入实践； 3、熟练掌握机器学习算法原理，能熟练运用机器学习、自然语言处理、匹配技术、运筹优化、强化学习、智能生成等技术解决有挑战性的问题，有业界项目经验或顶会论文发表者优先； 4、对数据敏感度极高，有良好的逻辑思维和定义以及解决问题的能力； 5、优秀的产品和业务感知能力，责任心强，积极主动，有良好的沟通能力和团队合作能力，能够完成有挑战的目标。

岗位职责： 1、负责搜狐新闻相关的算法研发、优化工作，运用策略和算法手段为用户带来更好的产品体验； 2、参与推荐系统的全链路开发与优化，包括但不局限于召回、排序、混排等； 3、通过对数据的敏锐洞察，深入挖掘产品潜在价值和需求； 4、追踪推荐领域的前沿技术，并进行模型创新，合理的运用在业务中； 任职要求： 1、推荐/搜索/广告/机器学习相关背景，有 1～3年工作经验； 2、有大规模推荐算法和系统研发经验者优先，对推荐算法有热情、乐于学习、思考和创新； 3、关注技术前沿进展，对解决具有挑战性问题充满激情； 4、较好的团队合作精神，较强的沟通能力和自我驱动力。

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。

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。

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；

岗位要求: 教育背景要求:本科及以上 技能要求:良好的需求理解力、问题分析、归纳能力 、跨领域协调能力 知识要求: 1、优秀的洞察及架构能力，熟悉数字化经验及4A架构； 2、熟悉Transformer、增量预训练、SFT、RAG、Agent技术栈，有大规模集群上实践经验者优先； 3、对技术有热情，具备良好的沟通表达能力和团队精神，自驱力强； 岗位职责: 1、对齐供应链业务战略，联合业务领域识别业务挑战及应用机会点，制定AI应用战略及演进路标，规划并落地AI应用的系统及解决方案架构，牵引应用架构及技术架构的演进； 2、聚焦供应链的核心高价值业务场景，通过构建AI应用，赋能供应方案设计、供应资源决策、订单履行管理等，优化供应链作业及运作模式，提升工作效率、质量与客户/伙伴供应服务满意度。

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： -结合电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业行领先的机器学习/深度学习算法平台能力。 -超大规模的机器学习模型优化，包括但不限于深度学习、强化学习、表征学习等，最大效率地提升电商流量效率。 岗位要求： -计算机及相关专业，具有扎实的算法和数据结构，优秀的问题理解能力和编码能力。 -扎实的机器学习理论基础，具有行业常用的机器学习算法实践经验。 -熟悉业界主流的机器学习平台，有大规模机器学习平台的研发经验者优先，有Tensorflow/PyTorch等机器学习框架使用经验者优先。 -具有电商相关业务的算法实践经验者优先，包括但不限于推荐、广告、搜索等。 -良好的团队合作和协调沟通能力，学习能力强，自我驱动力强。

岗位职责： 1、结合电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业行领先的机器学习/深度学习算法平台能力。 2、超大规模的机器学习模型优化，包括但不限于深度学习、强化学习、表征学习等，最大效率地提升电商流量效率。 岗位要求： 1、计算机及相关专业，具有扎实的算法和数据结构，优秀的问题理解能力和编码能力。 2、扎实的机器学习理论基础，具有行业常用的机器学习算法实践经验。 3、熟悉业界主流的机器学习平台，有大规模机器学习平台的研发经验者优先，有Tensorflow/PyTorch等机器学习框架使用经验者优先。 4、具有电商相关业务的算法实践经验者优先，包括但不限于推荐、广告、搜索等。 5、良好的团队合作和协调沟通能力，学习能力强，自我驱动力强。

职位诱惑：出海公司 学习空间 免费餐食 扁平管理 职位描述： 1. 智能对话系统开发辅助 -参与 AI Agent 与 Chatbot 平台的开发工作，承担功能模块的设计与实现，助力提升系统的自动化处理和用户交互功能。 -研究和应用最新的 AI Agent 技术，协助团队优化系统的智能性和响应能力。 2. 多模态模型开发与工作流支持 -负责多模态数据的预处理和模型训练的基础任务，协助优化模型的性能和稳定性。 -参与基于 ComfyUI 的工作流设计与优化，支持多模态模型的高效开发与部署。 3. 技术学习与支持 -积极学习 AI 领域的最新技术和工具，参与团队的技术分享与讨论，提升自身的专业技能。 -提供开发过程中的技术支持，协助解决日常问题，确保项目的顺利进行。 4. 文档与测试工作 -参与编写和整理技术文档，确保开发过程中的知识积累和传递。 -负责系统功能的测试和调试，确保交付代码的质量与稳定性。
 职位要求： 1. 1-3年工作经验，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先。 2. 具备扎实的编程基础，熟练掌握 Python 等编程语言。 3. 对人工智能和机器学习有浓厚兴趣，有一定的理论基础。 4. 具备良好的学习能力和团队合作精神，能够快速适应新的技术和工作环境。 5. 有责任心，注重细节，能够认真完成交付的任务。

if (your_passions.includes(‘data’)) { switch(your_stacks) { case ‘Python’: case ‘Spark’: case ‘Natural Language Processing’: console.log(‘Join AfterShip’); break; } } 岗位职责 1、负责海外物流相关数据的挖掘； 2、负责海外物流时效预测（Estimated Delivery Date） 相关的算法研发； 3、及时跟踪业界 AIGC 的研究进展，包括但不限于大语言模型、AI Agent 框架、语义理解和检索、多模态理解等技术，探索 AI Agent 方向的算法应用落地和系统研发工作。 岗位要求 1、本科及以上学历，4 年或以上算法工作经验，数学、 统计学、计算机、数据挖掘、机器学习等相关专业优先； 2、具备扎实的机器学习/深度学习和自然语言处理的基础理论能力，熟悉 Transformer、BERT 等常用算法，了解大语言模型和 AI Agent 相关的理论基础和常见框架； 3、熟练掌握 Python/ Scala/Java 等至少一种编程语言，熟悉 Hadoop、Spark 等实时和离线数据处理工具，熟练掌握 Tensorflow/Pytorch 等至少一种深度学习框架； 4、有丰富的算法落地经验，具有较强的 AI 应用整体方案设计能力； 5、具备较好的数据敏锐度，具有缜密的逻辑思维能力、业务洞察能力、沟通表达和抗压能力。 加分项 1、有英语听说能力，以及海外电商、物流、SaaS 服务工作经验优先； 2、具备开发能力，有使用 Docker、Kubernetes、AWS 或 GCP 云计算经验； 3、有写 Blog 的习惯，活跃技术社区，参与开源项目等； 4、有代码洁癖，对代码精益求精，对技术有极客热情。 为什么加入我们 1、朝阳行业：国际电商 SaaS 服务赛道，国际一线投资机构加持； 2、稳健发展：团队稳健扩张，业务规模及营收每年持续稳健增长； 3、多元文化：团队来自全球 20 多个不同城市，国际化视角、扁平化管理； 4、极客氛围：拥抱开源技术，实践敏捷开发，崇尚通过工具和自动化来解决问题； 5、特色福利：学习基金、 一对一帮带、内部商城、提供 MacBook 及可升降办公桌。

岗位要求： 1、积极配合算法研发团队，收集，清洗，整理数据，并进行数据标注，建立算法测试/训练数据集，为算法研发人员提供数据支撑； 2、负责算法的准确性，性能，稳定性，可用性等的测试和评测，完成算法和产品的集成测试，编写测试用例和测试报告； 3、能够依据算法的不同，从服务业务的功能、效果、稳定性进行测试设计与执行，根据业务的不同制定不同的测试策略，使用不同的测试方法，分析定位问题； 4、参与产品需求评审，具有较好的业务理解能力和沟通能力，测试严谨认真负责。 任职资格： 1、本科及其以上学历，超过1年TTS\ASR\NLP的相关测试经验； 2、了解自然语言处理，或语音识别的相关测试方法和基础知识，了解asr、nlp、tts的测试流程 3、熟悉测试流程以及测试相关技术者优先； 4、掌握Python语言，使用jmeter、potman等测试工具； 5、有较强的创新能力，良好的沟通能力以及团队协作能力； 6、良好的责任心、逻辑性、沟通能力，团队合作精神，独立并积极主动。

岗位职责 1、设计和优化AI Agent的Pipeline，包括模型调用、上下文管理和多模块协同 2、参与大语言模型的全参数微调，提升模型性能和适用性, 降低幻觉 3、基于强化学习（如PPO/DPO）实现模型偏好对齐和行为优化 4、针对具体场景进行Prompt工程优化，提升模型的响应准确性与质量 5、跟踪前沿技术动态，并将新技术应用到现有项目中, 协助团队完成算法落地 任职要求 1、本科及以上学历，计算机及其相关专业, 具备机器学习, NLP, AIGC等专业知识 2、编程基础扎实, 熟练掌握Python/java语言, 熟悉TensorFlow、PyTorch等框架 3、有大模型应用架构设计, Agent开发, 大模型微调的实际项目经验优先

【职位描述】 1、负责小红书搜广推多场景排序模型优化，提升时长、互动、留存等核心指标； 2、分析海量用户行为数据，挖掘用户兴趣，优化排序模型； 3、通过超大规模机器学习模型和系统，使用先进的排序算法优化推荐效果。 任职资格 【任职要求】 1、本科以上学历，计算机及相关专业，3年以上搜广推相关经验； 2、具有扎实的c++、python等编程功底，以及扎实的数据结构和算法功底； 3、熟悉常用机器学习在推荐系统的应用理论，包括但不限于深度学习、迁移学习、多任务学习等算法和系统研发等； 4、熟悉tensorflow等深度学习框架，熟悉业界主流大规模机器学习工程架构，有大规模搜广推系统的排序落地经验； 具备以下条件者优先： 1、有优秀的工程架构能力； 2、在国际会议（Recsys、KDD、NIPS、WWW、ICML、SIGIR、AAAI等）以第一作者发表过高水平论文； 3、有内容、新闻、短视频等行业的大规模推荐系统研发经验; 4、有TB级稀疏模型训练策略优化/千亿级特征挖掘及交互/多目标优化/模型轻量化方向的落地经验