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： 负责叮咚买菜搜索和推荐相关算法工作，包括且不限于NLP、特征工程、模型策略开发等相关工作； 任职资格： 1.计算机，数学或统计学相关专业硕士及以上学历 2.扎实的机器学习基础，能够运用LR、GBDT等传统机器学习模型解决实际的业务问题； 3.扎实的深度学习基础，能够运用DIN、W&D、DeepFM、PNN等模型； 4.熟练使用一种或几种深度学习框架（如tensorflow、caffe、mxnet、pytorch等） 5.熟悉Python/Java/C++/Golang等至少一门编程语言 6.有推荐系统、自然语言处理、深度学习、搜索算法等方面的算法积累者优先

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。

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。

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、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、岗位可选工作地点为：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)论文发表者优先;

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、独立完成建模方案设计、模型开发及部署，运用各类算法开发包括营销响应、流失预警等营销模型及反欺诈规则、申请评分、额度模型、行为评分、催收评分等风险模型，并对现有模型进行优化完善； 2、配合商务进行客户需求沟通、方案讲解及咨询支持，对客户提出的业务痛点提供有效的解决方案及量化的决策建议； 3、充分了解客户业务端审批流程及风险表现，结合用户特征，制定或优化贷前、贷中及贷后风控策略；为客户提供用户分层筛选、差异化营销手段等策略建议； 4、根据客户需求，独立带领项目成员进行咨询项目的实施，包括方案设计、项目计划安排、实施过程管理、项目质量把控、报告撰写及交付汇报； 5、其他创新探索工作：深入挖掘用户行为序列数据，设计特征维度框架及指标体系结构，进行特征开发；探索如图算法等创新算法实践及应用，并进行充分工程验证后推广应用在已有业务中。 岗位要求： 1、硕士及以上学历，数学、统计学、计算机等相关专业优先；6年以上银行、持牌消金、头部互金、金融科技公司模型及策略相关工作经验； 2、至少能熟练使用Python/Spark/R其中一种分析及建模工具，数据挖掘及建模经验丰富，能够有效利用LR、XGBoost、LightGBM等机器学习算法以及神经网络等深度学习算法构建特征与模型； 3、对零售信贷市场、信贷产品形态有一定的认知度，对全生命周期风控管理流程有深刻的理解，并掌握各环节的风控要点及风控策略制定逻辑； 4、具备独立思考的能力，逻辑严谨，对数据敏感，善于发现. 探索并解决问题，自我驱动力强； 5、具备较强的抗压能力，踏实、勤奋、细心，愿意并乐于接受新尝试、新挑战，探索创新主动性强。

我们需要您： 1.从事大模型（LLM）研究、训练、应用，包括但不限于训练任务优化、知识融入更新、模型性能提升等 2.跟进业界前沿的相关SOTA模型技术，保持技术先进性，应用到产品工程中 我们需要您具备： 1. 计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历，算法理论与工程技术扎实，具有3年以上计算机NLP/CV/ML相关工作经验 2. 熟练使用pytorch/tensorflow/deepspeed等至少一种框架，能独立实现前沿模型，有NLP/CV/ML顶会发表经验者（ACL/EMNLP/CVPR/ICCV/NeurIPS等）优先； 3. 在NLP/LLM/多模态有深入算法研究与研发实践，有FT、预训练、可控内容生成方向经验者优先 4.懂业务，有良好沟通、分析解决问题和团队协作的能力；自我学习能力，保持对事物的好奇心。 加分项 (满足其一即可)： 1. 熟悉主流开源大模型（GPT2/LLAMA/GLM等） 2. 有过大模型prompt learning、FT相关优化工作 3. 有过预训练大模型的相关工作 4. 有过DAU过百万产品的算法研发经验

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

岗位职责: 1.负责酷我音乐各业务场景推荐策略优化及算法研发； 2.通过理解用户行为，结合数据挖掘技术，快速迭代并优化用户体验，以及各项数据指标； 3.能够有效学习并落地工业界前沿推荐算法，对业务增长起到推动作用。 任职要求: 1.计算机、数学或相关专业本科以上学历，三年以上工作经验； 2.熟悉常用机器学习算法、深度学习算法，并在推荐系统/搜索/广告等有理论基础和实践经验； 3.熟悉TensorFlow、pytorch常见深度学习框架，熟悉Spark，Hive等大数据处理工具； 4.具有良好的工程实现能力，熟练掌握C/C++、Java、Python等至少一种编程语言； 5.有较好的学习能力、沟通能力、团队协作能力，积极主动，愿意接受挑战。

职位描述 1. 负责探索兴趣、高热内容高效融合的个性化推荐系统，探索大模型技术在推荐系统中的应用，构建博文推荐、词推荐在同步场景的统一解决方案； 2. 负责推荐系统中多样性、偏差问题、公平性问题、用户兴趣层次等方面问题的持续分析和优化； 职位要求 1. 计算机相关专业，硕士及以上学历； 2. 扎实的算法和数据结构基础，优秀的编码能力，优秀的分析和解决问题能力； 3. 机器学习基础扎实，熟悉深度学习算法（CNN/RNN/LSTM/RL/Transformer/面向内容推荐的大规模Sparse&Dense模型等）； 4. 熟悉至少一种主流深度学习编程框架（TensorFlow/PyTorch）； 5. 具备优秀的学习能力和良好的团队合作精神，较好的沟通能力以及抗压能力；

岗位职责： 深度参与彩贝壳推荐/搜索引擎开发，为算法团队提供工程侧支持，包括推荐系统维护，故障排查，迭代升级等。 岗位要求： 1.计算机，统计学，数学等相关专业毕业； 2.有3年以上推荐/预测算法领域实际工作经历； 3.具备良好的数据分析，模型评估能力，在推荐/预测领域有丰富的实战经验； 4.熟悉常用的机器学习算法（LR/GBDT/SVM等）,熟悉深度学习的原理和实现，熟练掌握；Tensorflow/Torch/Keras等至少一种深度学框架； 5.深刻理解数据清洗，特特提取，以及机器学习，算法框架等理论； 6.具有良好的算法前瞻性； 7.积极主动，认真负责，具备良好的技术问题分析能力，团队协作能力，强烈的责任心以及抗压能力，不挑活；