岗位职责: 1、负责行车场景周视感知算法设计和开发工作，包括高速/城区等场景中的障碍物、车道线等感知任务的模型及后处理算法开发工作 2、负责泊车场景环视感知算法设计和开发工作，包括室内、室外等场景中的车位、障碍物等感知任务的模型及后处理算法开发工作 3、负责自动驾驶领域大模型等前沿技术研发工作 任职要求： 1、计算机、汽车工业、机器人、电子或相关专业； 2、熟悉当前主流的深度学习算法，包括但不限于BEV感知、无监督训练、大模型、目标检测、图像分割、多任务学习、多传感融合等领域； 3、熟悉常用的深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow、MxNet等，要求至少对其中一种框架较为熟练； 4、至少精通Python或C++编程，熟悉常用的视觉算法库如numpy/opencv等，了解常用的传统图像处理算法。 5、具备针对车载端侧平台检测/分割等算法设计经验和落地能力，有针对自动驾驶场景落地障碍物、车道线、红绿灯、freespace等算法经验者优先。 6、具有正确的价值观、内在驱动力；具有较强的学习能力、沟通能力和团队协作能力；能主动解决问题；能够承受较强的工作压力。

工作职责 : 1. 负责计算机视觉、多模态AIGC内容生成领域的核心算法研发及效果优化，包含物体检测和识别、物体分割、视频内容理解、图文视频内容生成、虚拟数字人等方向； 2. 追踪和学习人工智能领域的国际前沿技术研究，结合业务需求，研发计算机视觉、多模态内容生成类算法，推动AI技术在保险领域的智能应用及落地，根据业务需求持续追踪应用效果并进行优化迭代，赋能保险行业智能化营销，数字化运营等。 任职资格 : 1. 硕士及以上学历，具备扎实的计算机基础知识，3年以上计算机科学、人工智能相关领域工作经验，熟悉物体识别与分类、物体跟踪、三维视觉、视频内容理解、文生图/图生文、虚拟数字人等主流算法及应用； 2. 算法基础扎实，有较强的算法理解和实现能力，熟悉掌握C/C++,Python等编程语言、常用数据结构算法以及Linux环境开发和实现， 熟悉掌握Tensorflow, Pytorch等深度学习框架，有熟练框架使用及模型训练及模型部署经验； 3. 学习能力强，紧跟国际前沿技术，富有创造性思维，表达能力良好，能独立高效完成中英文技术文档撰写。 4. 在相关国际会议或主流期刊，如CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、SIGGRAPH等发表论文者优先，有计算机视觉/深度学习方向比赛经验并取得优秀名次者优先，有高质量Github项目经验者优先。 5. 责任心强，积极主动，有良好的沟通能力和团队合作能力，有技术负责、项目管理、多团队协作管理经验者优先。

岗位职责: 1、负责图像算法研究和开发，主要包括但不限于基于深度学习的图像分类、目标检测、图像分割等； 2、负责对公司现有算法模型进行优化和提速； 3、负责跟踪计算机视觉领域前沿技术相关进展，并根据业务需求进行预研与技术创新； 4、编写公司产品图像算法的相关文档、发明专利和软件著作权。 任职要求: 1、硕士及以上学历，人工智能、计算机视觉、机器视觉、图像处理等相关专业； 2、具有2年及以上图像深度学习算法研发工作经验； 3、熟练掌握PyTorch、TensorFlow等任意一种深度学习框架； 4、熟练掌握Python编程语言，熟练使用Linux操作系统，熟练使用OpenCV库。 5、具有较强的英语阅读能力，能够查阅相关领域的英文专业资料。 6、具有较强的学习能力和逻辑思维能力，能够独立思考分析问题和解决问题。 7、具有良好的沟通能力和团队合作精神。

工作职责 1. 负责研究适用于医疗应用场景的统计和机器学习算法（如图神经网络、多模态数据融合、时序分析等），提高AI在疾病预测、保险理赔、医保控费、健康服务推荐等方面的能力； 2. 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； 3. 参与和外部研究机构的学术合作，共同研发创新AI算法； 4. 基于上述工作发表AI领域**论文，申请发明专利。 任职要求 1. 计算机、统计学、数学、自动化、生物信息学等相关专业硕士或以上学历； 2. 对人工智能和机器学习算法有浓厚的兴趣和深入的研究经验； 3. 具有丰富的算法设计与编程开发经验，熟练掌握Python或R编程； 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； 7. 对商业保险、社会医保（如临床路径、DRGs）体系有相关经验者优先。

岗位职责： 1. 领导NLP算法的开发工作，解决算法中的难点和瓶颈问题。 2. 探索NLP大模型的前沿技术，紧跟社区发展，追踪最新技术动态，推动NLP垂直领域大模型的创新和应用。 职位要求： 1. 拥有计算机科学、数学、物理或统计学等相关专业硕士学位，具备至少5年自然语言处理领域的工作经验。 2. 参与过大语言模型相关的完整项目，对项目中的一个或多个环节有深入的研究和实践经验。 3. 熟悉大模型产品和大模型的发展趋势，了解各类产品使用的算法重点和研究方向。 4. 具备优秀的问题解决能力和团队协作能力，能够在复杂项目中发挥领导作用。 5. 在AI领域的会议或期刊上发表过论文者优先考虑。

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。

工作职责: 1. 多模态大模型:探索跨模态的信息对齐方法，探索多模态大模型的继续预训练、指令微调等技术，探索多模态的数据质量评估和清洗方法。 2. 多模态大模型应用：解决多模态大模型工程化过程中的难题，推动多模态大模型在微博场景落地。 任职要求: 1. 自然语言处理、计算机视觉、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业，本科及以上学历，研究生优先。 2. 在计算机视觉或多模态理解与生成方面有扎实的知识基础，熟悉主流的多模态大模型或图片、视频生成模型，如LLaVA、Qwen-VL、SD、FLUX、OpenSora等。 3. 在多模态理解或多模态生成等应用方向具备1年左右，或在计算机视觉领域具备2年以上相关工作经验，两者满足其一即可。 4.熟悉Pytorch、Transformers 等常用工具的使用，具备扎实的编程基础。 5. 赛事获奖或开源项目贡献者优先。

职位职责： 1、构建用户画像体系，用户基础属性以及兴趣偏好等画像数据的建模和挖掘； 2、多模态理解和多种用户属性挖掘，构建知识图谱基础数据资产； 3、探索图谱在各种日常场景的中的应用； 4、通过 NLP、多模态、Graph 等领域的前沿技术，不断提升知识图谱构建的效率和业务应用的效果。 职位要求： 1、熟悉统计机器学习理论，熟悉常见分类、聚类机器学习和深度学习算法； 2、具备数据挖掘、NLP、知识图谱、Graph相关算法原理知识背景； 3、熟悉C++/Java/Python等，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、有钻研精神，突出的数据分析能力，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； 5、有用户画像、知识图谱、数据应用开发经验者优先。

风控算法工程师（设备指纹方向） 岗位职责： 1、设备指纹ID算法的设计和研发，基于设备的硬件、网络、环境等设备信息及用户行为数据，根据机器学习/深度学习算法等多种技术手段，生成设备标识。 2、广泛的平台覆盖能力，基于Web、H5、Android、Ios等平台生成对应平台的设备指纹ID。 3、不断优化各终端设备指纹ID算法，保证设备指纹的稳定性达到要求。 4、设备风险分的开发和应用，实现对终端设备上的风险环境识别、风险检测及风险分析。 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，对机器学习、设备指纹等相关领域有浓厚兴趣。 2、具备良好的项目管理能力、业务流程优化和逻辑判断能力，对风险有敏锐感知，善于从数据和case中发现风险特征和灰黑产作弊规律。 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、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。

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。

岗位要求： 1.审美好专业硬，精通三维类设计软件（C4D/Zbrush等），熟练使用各类插件，过往主导过完整成熟的专业项目，设计年限5年以上。 2.懂营销有创意，具有全局营销意识，熟悉相关活动玩法，能从营销及品牌角度思考创意与用户的连接点，把握创意方向并输出高质量的视觉设计。 3.经验足方法多，熟悉三维方向各类输出标准，了解营销设计流程，主导过大中型营销活动，具备相关专业知识储备及方法。 4.协作好沟通强，具有良好的合作态度及团队精神和责任感，具备优秀的上下游沟通的能力。 5.有热情好学习，富有热情及创新欲望，善于学习及分享，通过对新知识技能的学习实践，不断提升设计质量。 岗位职责： 1.负责美团优选业务营销设计活动，帮助业务产出优质的解决方案。 2.高效理解业务、目标、策略关系，评估判断并拆解复杂信息，给出结论及改进优化建议。 3.协同他人及上下游部门，保证设计方案的上线质量与效果，提升相关核心指标数据。 4.分析并复盘相关数据，根据受众用户心理预期，沉淀方法输出规范，并通过规范的优化与迭代持续提升设计品质及效率。 5.关注行业情况，关注设计趋势，充分了解行业的各种营销活动形式，并学以致用。

工作职责: 1、参与AIGC算法研究与产品需求支撑，包括但不限于文本、图像、视频、语音生成等； 2、 参与MaaS服务算法功能实现，上线等，设计文本、视觉、多模态等多种应用； 3、参与当前各产品业务中的各类算法完善、优化提升效果； 4、参与搜集整理相关数据集，达到行业标准； 5、 跟踪AI相关方向算法技术动态，发掘新技术应用场景。 任职资格: 1、计算机或相关专业硕士及以上学历，数学、统计学、计算机相关专业； 2、熟悉AIGC相关算法，熟悉大模型技术体系，掌握其中部分原理者优先； 3、熟悉docker/comfyui/vllm/ollama等； 4、熟悉文本/图像/多模态相关任务的标准数据集，有爬虫经验； 5、能提供3-6个月的稳定实习时间，每周至少实习5天。

工作职责： 1.负责大规模在线广告的精排和粗排模型优化，提升广告CTR/CVR模型的预估精度； 2.参与搜狐广告业务由传统模型向深度学习模型迭代进程； 3.深入进行数据挖掘分析建模，构筑用户画像和行业广告特征体系，落地拿到业务结果； 4.从广告主反馈或者效果评测，发现定位系统和算法不足，和产品运营同学一起落地解决方案，改进相关算法并推动实现； 5.追踪业界前沿技术，结合业务需求特点，探索创新前沿算法并应用于实际业务。 任职资格： 1.*****本科及以上学历，计算机或软件工程相关专业，3年及以上算法经验； 2.具备扎实的编程能力，熟悉Linux开发环境，熟练掌握Java/Scala/Python中的一种语言，熟悉Spark/SQL/Hadoop、Redis等常用语言和工具，Java代码能力优秀者优先； 3.具备机器学习和深度学习理论基础和实践经验，熟悉协同过滤/LR/FM等传统广告模型，熟悉Wide&Deep/DSSM/DIN等深度学习模型理论，有将算法应用于实际线上系统和业务的成功经验更佳； 4.具备良好的沟通表达能力和工作主动性，善于发现和解决问题，持续系统的优化能力； 5.有过广告/推荐/搜索相关优化算法工作经验、机器学习/数据挖掘/NLP论文发表或竞赛者优先。

职责描述： 1、针对实际业务需求，深入分析现有算法与模型，给出有效解决方案，并在现有算法基础上进行新算法及模型的开发与迭代。 2、设计和优化应用算法，并协助完成应用业务解决方案设计及算法设计，为业务目标实现提供算法支持和验证。 3、负责知识图谱、用户画像、感知推荐相关的模型构造，统计建模、数据挖掘、机器学习等方法建立数据模型以解决具体业务的实际问题； 任职要求： 1、精通统计学、数据挖掘，机器学习算法，具有独立编程能力，深入理解各种常用基本机器学习算法； 2、精通python或java，熟练使用一种以上数据分析工具，熟悉linux、sql； 3、熟悉机器学习建模流程，有推荐，预测等应用相关经验优先 4、掌握知识图谱、NLP、推荐等某一方向的机器学习、深度学习模型构建分析技术； 5、计算机科学，统计学，数学，数据挖掘，信息技术等相关专业，3年以上工作经验

工作职责: 1. 多模态大模型:探索跨模态的信息对齐方法，探索多模态大模型的继续预训练、指令微调等技术，探索多模态的数据质量评估和清洗方法。 2. 多模态大模型应用：解决多模态大模型工程化过程中的难题，推动多模态大模型在微博场景落地。 任职要求: 1. 自然语言处理、计算机视觉、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业，本科及以上学历，研究生优先。 2. 在计算机视觉或多模态理解与生成方面有扎实的知识基础，熟悉主流的多模态大模型或图片、视频生成模型，如LLaVA、Qwen-VL、SD、FLUX、OpenSora等。 3. 在多模态理解或多模态生成等应用方向具备1年左右，或在计算机视觉领域具备2年以上相关工作经验，两者满足其一即可。 4.熟悉Pytorch、Transformers 等常用工具的使用，具备扎实的编程基础。 5. 赛事获奖或开源项目贡献者优先。