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。

职位描述 1、支撑广告场景的流量反作弊业务，构建基于机器学习或深度学习模型的识别系统，为流量提供识别风险的核心能力 3、运用各类异常检测方法对流量日志、用户行为数据进行分析与建模，进行风险pattern挖掘和识别 4、建立完善的在离线异常指标监控体系，能迅速高召回的发现及定位疑似作弊行为； 任职要求 1、2年及以上反作弊/风控工作经验，熟练Python/pySpark，熟悉SQL，有良好的编程风格； 2、对数据敏感，熟悉常用机器学习/数据挖掘/深度学习/异常检测算法，并有一定实践经验； 3、有用户行为分析、社群关系挖掘相关经验者优先； 4、有端安全、广告反作弊、广告风控算法及相关领域工作经验者优先。

职位职责： 团队介绍：飞书作为先进企业协作与管理平台，是字节跳动在B端与企业服务领域的重要布局之一。飞书整合即时沟通、日历、视频会议、云文档、企业邮箱、服务台功能于一体，助力团队高效协同，彻底告别零散的多套系统和割裂的协作体验。在组织管理层面，飞书还打造了飞书OKR、飞书招聘、飞书绩效等多款产品，助力组织成长。目前，飞书已成为众多先进团队的第一选择，服务了小米、“蔚小理”、华润、元气森林、三一重工等企业。 1、带领团队一起开发AI驱动的下一代企业应用引擎； 2、跟进前沿趋势，能清晰规划LLM应用方向的技术路线和团队布局； 3、统筹算法团队的研发迭代工作，并能带领团队拿到结果； 4、参与解决方案的制定，推动产品落地和PMF。 职位要求： 1、本科及以上学历，计算机、软件相关专业，具有扎实的算法基础； 2、精通深度学习的实践方法，有把深度学习模型应用到大型产品和服务中去的丰富经验、熟悉Bert、GPT3等预训练模型，对相关任务技术有深入理解（如模型训练、prompt设计、 instruct微调、模型工程化等）； 3、熟悉LLM增强技术(SFT/向量召回/RLHF/Prompts等)，有实践经验者优先； 4、具备算法团队的管理能力，能够紧跟当前的技术趋势，设计整个团队的技术架构，规划中长期发展路线。

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. 参与/负责推荐广告和搜索广告的排序算法设计和优化，提升整体变现效率； 2. 参与/负责广告系统全链路各模块优化，包括定向/召回/精排/投放机制设计等； 3. 对CTR/CVR模型的持续探索和优化； 4. 结合业务，通过设计和优化广告投放机制，提升流量变现效率； 职位要求 1. 熟悉深度机器学习/广告机制设计/数据挖掘中的一个或多个，具备实际工作经验； 2. 优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底； 3. 有大型广告投放/推荐/搜索排序等相关工作经验者优先； 4. 优秀的分析和解决问题的能力，良好的团队合作精神；

岗位职责： 1. 负责智能客服的自然语言处理算法研发工作，提升智能客服的准确性和用户体验； 2. 深入了解智能问答相关算法，针对不同场景和需求进行算法优化和改进； 3. 参与知识问答、问题推荐等领域的项目开发，实现业务需求； 4. 负责垂直域大模型的训练与优化，提高模型性能和效率； 5. 关注NLP领域的前沿技术，为团队提供技术支持和创新思路。 职位要求： 1. 硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、自然语言处理等相关专业； 2. 三年以上自然语言处理相关工作经验，有实际项目经验者优先； 3. 对智能问答相关算法有一定了解，具备知识问答、问题推荐等领域的项目经验； 4. 具备大模型训练与优化相关经验，熟悉主流的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等； 5. 对NLP领域的前沿技术有一定了解，具备较强的学习能力和创新精神； 6. 具备良好的团队合作精神，沟通能力强，能承担一定的工作压力。

岗位要求： 1. 熟悉自然语言处理(NLP)领域的相关技术，熟练掌握Python等至少一种语言； 2.具备NLP领域的项目经验，对项目的方案设计及落地实施有一定的见解； 3.在分词、命名实体识别、情感分析、文本分类、句法分析、意图识别、知识图谱等方向有一定的积累； 4.掌握常用的算法设计，熟悉常用的机器学习框架，如Tensorflow、Pytorch等。 5.良好的沟通能力和团队合作能力。 岗位职责： 1.参与NLP相关的项目方案设计，协助项目实施、维护和优化； 2.参与攻坚项目中与NLP相关的难题，编写相应的代码； 3.自行调研NLP新技术，推动新技术在实际项目中的应用； 4.负责训练相关的机器学习(包括深度学习)模型。

工作职责 1.负责搜狐新闻特征、用户画像、召回等推荐算法相关工作； 2.负责文本数据分析及语义理解工作； 3.负责自然语言处理基础模型及知识体系建设； 4.负责文本挖掘和建模工作。 任职要求： 1.两年以上自然语言处理相关工作经验，有深度学习自然语言处理应用经验； 2.熟悉Python，熟悉C++、Java等某一种高级语言，常用的数据结构，熟悉TensorFlow或Pytorch； 3.熟悉自然语言处理相关算法，熟悉深度学习相关算法，有文本分类、tag提取、文本生成等某一方面自然语言处理工作经验； 4.优秀的工程能力，有大型项目开发经验者优先； 5.责任心强，有较强的分析和解决问题能力，具备良好的团队合作和沟通能力； 6.有推荐系统、搜索引擎相关工作经验者优先。

【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

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。

美团金融服务平台成立于2016年，以“场景+金融”模式，携手合作伙伴构建开放生态，为美团平台用户和商户提供底层账户、支付通道、信贷、保险和理财等金融解决方案。我们致力于以科技为核心，助力金融机构打通金融普惠“最后一公里”。我们期待与大家共同完成每一件平凡而卓越的事情，一起为用户提供优质的产品体验，守护用户的资金安全，让生活变得更美好。 岗位职责 1、负责支持美团金融信贷的风险算法研发，深刻理解具体的业务场景，设计研发具备良好区分度和解释性的模型； 2、深度挖掘海量平台数据及外部数据，开发有风险区分度的有效变量； 3、负责不同业务线、不同场景下的模型体系的搭建，分层、立体地支持相应场景的业务指标达成； 4、推动建立模型全生命周期SOP和相应工具平台建设，提升模型维护、管理和迭代的效率。 岗位基本需求 1. 计算机、统计、数学等相关学历背景； 2. 三年及以上的信贷、支付风险模型建模经验，具备扎实的建模基本功和方法论； 3. 具备良好的业务理解能力和沟通能力。 岗位亮点 丰富的美团生态数据可供挖掘探索，金融业务稳定，发展机会和空间大。

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。

工作职责： 1. 熟悉贝壳业务风控体系，搭建账号安全、营销反作弊、交易资金安全等场景相关的策略算法模型 2. 与业务团队密切配合，基于对历史数据的分析和挖掘，实现对风险的感知、识别、处置和持续对抗迭代 3. 探索前沿算法在业务风控场景的落地应用，包括但不限于图算法、无监督模型、大模型等 任职资格： 1、本科及以上学历，计算机、数学等相关专业优先； 2、精通Python/JAVA/SHELL等语言，编码能力强； 3、熟悉特征工程和常用的机器学习算法，有应用这些算法进行实际产出的项目经验； 4、善于分析数据，总结规律，发现隐藏在数据背后的业务问题 5、有责任心，具备良好的沟通、合作能力，乐于分享，有较好的抗压能力

【职位要求】 1、具有扎实的理论基础，熟悉非线性优化理论、概率优化理论、李群和李代数等； 2、掌握SLAM的基础原理和算法，掌握粒子滤波、卡尔曼滤波、图优法等算法基本原理； 3、掌握cartographer、loam、ORB-SLAM等一种或多种开源算法，熟练使用ceres solver、g2o等非线性优化库，有实际调试和优化的经验； 4、掌握C/C++，具有丰富的C++开发经验，熟练使用Linux、ROS； 5、具有无人机、扫地机、移动机器人等量产移动智能硬件产品开发经验优先 【岗位职责】 1、主导机器人2D、3D SLAM架构搭建、开发和测试； 2、根据实际应用，负责实现多传感器融合、建图、定位等算法优化迭代； 3、负责机器人平台的算法移植和优化； 4、根据业务需求，设计算法评估方案，并依据指标和数据评估算法效果； 5、负责SLAM算法相关开发文档的编写；

一、职位描述 1. 结合感知信息、定位数据、地图信息，开发决策规划软件； 2. 开发高可靠性、低延迟的轨迹规划算法； 3. 实车及仿真调试，持续提升算法性能。 二、岗位需求 1. 计算机、自动化、数学等相关专业，硕士及以上学历； 2. 熟悉C++/C； 3. 熟悉常用的优化算法； 4. 熟悉至少一种无人车路径/轨迹规划算法； 5. 熟悉经典的决策方法，如MDP、POMDP等。