职位职责： 1、分析图像/视频增强和编解码算法的不足，提出改进意见； 2、负责图像/视频画质评测能力增强和效率提升； 3、研发视频、图像质量评估算法，包括有参估计和无参估计； 4、设计优化不同应用场景的视频质量检测方案； 5、采用有参/无参视频质量评估算法及主观测试对不同算法下视频质量进行分析评估； 6、开发视频码流分析工具，解析码流统计信息。 职位要求： 1、软件工程、电子工程、CV、人工智能、多媒体等相关专业，本科及以上学历； 2、了解图像和视频主客观相关评测标准以及评测方法，熟练运用图像质量评测设备和软件（Streameye，Imatest等）； 3、有视频编解码的相关经验，熟悉视频编码标准H.264/H.265/VVC/VP9; 4、对视频编码标准技术有很好的理解，熟练使用FFmpeg；熟悉视频图像处理算法以及深度学习理论和框架； 5、有视频、图像相关项目经验或者有发表相关论文者优先； 6、熟练掌握C/C++，Java，Python等语言编写脚本和工具优化测试效率。

职位职责： 日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍：字节跳动豆包大模型团队成立于 2023 年，致力于开发业界最先进的 AI 大模型技术，成为世界一流的研究团队，为科技和社会发展作出贡献。豆包大模型团队在AI领域拥有长期愿景与决心，研究方向涵盖NLP、CV、语音等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和研究岗位。团队依托平台充足的数据、计算等资源，在相关领域持续投入，已推出自研通用大模型，提供多模态能力，下游支持豆包、扣子、即梦等50+业务，并通过火山引擎开放给企业客户。目前，豆包APP已成为中国市场用户量最大的AIGC应用。 1、探索应用多模态理解、生成式、机器学习、强化学习、AIGC、计算机视觉、人工智能等前沿技术； 2、探索大规模/超大规模多模态理解与生成交织的基础模型，并进行极致系统优化；数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化；提升数据合成、Scalable Oversight、模型推理、规划能力，构建全面客观准确的评测体系，探索提升大模型能力； 3、探索突破包括而不限于多模态RAG，视觉CoT与Agent等在内的多模态模型、世界模型进阶能力，构建GUI/游戏等虚拟世界的通用多模态Agent、应用； 4、利用预训练、仿真等技术对虚拟/现实世界的各类环境进行建模，提供多模态交互探索的基本能力，推动应用落地，研发以人工智能技术为核心的新技术、新产品。 职位要求： 1、本科及以上学历在读，计算机、电子、数学等相关专业优先； 2、在计算机视觉、多模态、AIGC、机器学习、渲染生成等一个或多个领域有较深入的研究者； 3、具有出色的分析、解决问题的能力，能深入解决大模型训练、应用存在的问题，有自主探索解决方案的能力者； 4、具有良好的沟通协作能力，工作积极主动，能够与团队融洽合作，一起探索新技术，推进技术进步。 加分项： 1、具有优秀的基础算法、扎实的机器学习基础，熟悉CV、AIGC、NLP、RL、ML等领域的技术，在CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS、ICLR、SIGGRAPH或SIGGRAPH Asia等**会议/期刊上发表论文者优先； 2、具有优秀的代码能力，熟练掌握C/C++或Python编程语言，ACM/ICPC、NOI/IOl、Top Coder、Kaggle等比赛获奖者优先； 3、在多模态、大模型、基础模型、世界模型、RL、渲染生成领域，主导过大影响力项目者优先。

资深算法工程师（国际支付风控方向） 岗位职责： 1.支付风险识别与防控 ●负责跨境电商业务中支付风险的全面识别与防控，重点治理欺诈（盗卡、盗账户 友好欺诈）等方面风险，确保支付全链路安全可靠。 ●利用数据分析和机器学习技术，精确识别支付风险，建立有效的风控模型体系。 2.风控模型全链路管理 ●主导支付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，确保风控模型精准全面覆盖业务场景，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支付作弊行为，利用多模态大数据进行风险评估与预测。 ●应用异常检测、集成学习、强化学习、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率和召回率。 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，对跨境支付业务有系统性理解和实际风控经验。 ●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，能够应对高QPS低延时模型需求。 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，熟悉全球各主要区域常见支付欺诈风险模式，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。

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。

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. 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

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.负责骑行业务相关的预测算法设计、研发和迭代优化，包括但不限于供需预测、ETA预测、时空挖掘等； 2.参与智能调度算法体系搭建，抽象并定义算法问题、算法技术选型、模型搭建、落地推广应用，实现业务效果优化； 3.深入了解业务，与产品、工程、数据、业务团队密切合作，持续推动从算法技术到业务价值的转化，驱动业务变革； 4.综合运用时序预测、机器学习、图模型、迁移学习、大模型等前沿技术优化骑行领域的相关问题 岗位基本需求 1.硕士研究生及以上学历，计算机、自动化、数理统计、人工智能等相关专业； 2.具备至少3年以上的算法相关工作经验，有扎实的算法基础和代码能力； 3.熟练掌握至少一种深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow等，熟悉至少一种编程语言，具备良好的编码习惯和工程能力； 4.具备良好的业务理解、问题定义、沟通和合作能力，能够与各个团队紧密合作，解决问题； 5.善于分析和发现问题，具备较强的自驱力，有强烈的学习意愿和创新精神，对算法技术有浓厚的兴趣和热情。 具备以下者优先 1.在时序预测、ETA预测、时空挖掘等算法方向上有实践经验； 2.在国际或国内权威机器学习赛事中取得优秀名次； 岗位亮点 1.团队算法研发紧跟业务目标，每一次算法迭代都能给业务目标带来具体的价值，实现自我价值和成就感； 2.能够接触到海量业务数据进行深入分析和算法建模并落地在骑行场景中，解决实际业务问题中的挑战； 3.团队重点算法方向，能够建立较完整的业务和技术视角，有机会成为团队的核心成员，发挥领导作用。

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

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；

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；

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。

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。