-
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。
-
职位职责: 1、带领团队统筹模型的全流程工作,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、主导LLM算法应用研究与落地实践,密切关注LLM领域的前沿技术动态,包括语言LLM、多模态LLM,Prompt工程/RAG/Agents/SFT/RLHF等最新研究成果; 3、带领团队开展创新性的应用研究,将前沿技术转化为实际生产力,为公司产品和业务提供技术优势; 4、积极与业务部门沟通协作,深入挖掘各种用户场景下的潜在需求,将AI技术与业务需求紧密结合,设计并实施针对性的技术方案,以增强业务的迭代效果和竞争力; 5、在LLM算法落地过程中,负责牵头解决复杂技术难题,组织团队进行技术攻关,协调各方资源,确保项目顺利推进并达到预期效果。 职位要求: 1、计算机相关专业硕士研究生及以上学历,具有5年以上深度学习算法研究与开发经验,其中至少2年以上LLM开发及实际落地项目经验,并拥有带领团队完成相关复杂项目的经历; 2、具在深度学习领域有深厚造诣,精通LLM相关算法体系,对单模态/多模态LLM训练(RAG/SFT/RLHF/Prompt)、部署和蒸馏等关键领域有深入研究与丰富实践经验,能够凭借自身专业知识指导团队解决技术难题; 3、具备卓越的算法设计与实现能力,能够从复杂的业务问题中精准提炼核心要点,转化为有效的算法模型,并带领团队完成从模型构建、训练优化到上线部署的全流程工作,确保算法模型的高效运行与实际业务价值的实现。 加分项: 1、拥有高关注度的机器学习相关博客或GitHub项目,展示出在技术社区的活跃度和影响力,能够为团队带来技术交流与合作的机会,提升团队的技术知名度; 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异成绩,证明具备优秀的算法思维和问题解决能力,能够在团队面临技术挑战时提供独特的解决思路; 3、作为主要作者有国际**会议(KDD/NeurIP/ACL/EMNLP/IJCAI/AAAI/SIGIR等)Paper发表者优先,体现了在学术领域的深厚造诣和行业认可度,能够提升团队在学术界和工业界的影响力; 4、岗位地点:北京、上海、深圳。
-
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、负责支持美团金融消费贷风险算法研发,深刻理解贷前/贷中风险控制和风险经营的业务场景,设计研发具备良好区分度和解释性的模型; 2、深度挖掘海量生态数据、金融数据及外部数据,开发有指向性、有区分度的风险特征体系; 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; 5、研究前沿机器学习算法在领域的实践和应用。 岗位基本需求 1、计算机、统计、数学等相关学历背景; 2、熟练掌握Python,熟练掌握SQL、Hive等数据统计工具,熟练掌握树模型、语言模型、图模型等机器学习算法,良好的编码习惯和工程优化能力; 3、2年及以上的信贷风险模型建模经验,具备扎实的建模基本功和方法论; 4、具备良好的业务理解能力和沟通能力。 岗位亮点 1、丰富的美团生态数据和金融数据可供挖掘探索,先进的方法论体系,学习机会多成长速度快; 2、互金行业千亿信贷规模玩家,广阔的行业视野,业务稳定发展机会和空间大。
-
工作职责: 1.负责搜狐新闻广告推荐业务,提升广告CTR、CVR预估精度,进而提升广告收入、eCPM、转化率等核心指标; 2.以业务目标为导向,带领团队进行算法模型迭代、实验数据分析等工作,持续优化提升效果; 3.与产品和运营团队紧密合作,深入理解业务,分析业务痛点,挖掘业务增长点,制定算法策略促进业务持续发展; 4.追踪业界技术前沿进展,并结合业务自身特点创新落地,能够带领团队不断提升算法水平。 任职资格: 1.*****本科及以上学历,计算机相关专业,5年以上算法相关工作经验; 2.扎实的编程能力,熟练掌握Java/Scala/Python中的至少一种开发语言,具备一定大数据开发能力; 3.深入掌握LR、FM/FFM、深度学习、决策树、GBDT等主流机器学习算法; 4.善于沟通,工作积极主动,责任心强,具备良好的团队协作能力; 5.有广告/推荐/搜索相关优化算法工作经验者优先; 6.有团队管理经验者优先。
-
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
-
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。
-
50k-65k·15薪 经验3-5年 / 本科电商平台 / C轮 / 2000人以上资深算法工程师(商家风控方向) 岗位职责: 1.商家风险识别与防控 ●负责跨境电商业务中商家风险行为的全面识别与防控,重点打击虚假交易、操纵评价、价格欺诈、买卖家联合、低质产品、滥用促销等等违规行为,确保平台交易的真实可靠。 ●利用数据分析和机器学习技术,精确识别商家的异常行为,制定有效的风控策略。 2.风控模型全链路管理 ●主导商家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商家作弊行为,利用多模态大数据进行风险评估与预测。 ●应用异常检测、无监督学习、迁移学习、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性和召回率。 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,有跨境电商业务或商家风控经验者优先考虑。 ●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。 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,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。
-
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.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。
-
30k-45k 经验5-10年 / 本科企业服务,金融 / 不需要融资 / 500-2000人工作职责: 模型算法团队负责人 1、负责规划算法技术发展路线,主导保险核心系统算法研发工作,推动机器学习/深度学习技术在保险业务场景的深度应用,构建可支持智能核保、自动化理赔等创新场景的技术架构体系。 2、负责团队管理与技术攻坚,组建并培养高绩效算法团队,建立技术规范与知识管理体系,牵头攻克高并发场景下的算法性能优化、模型可解释性提升等技术难题。 3、推动业务价值转化,深度挖掘保险业务需求,设计精准营销、动态定价、智能风控等场景的算法解决方案,并建立算法效果评估体系,持续提升业务指标转化。 4、负责算法前沿技术探索,布局生成式AI、大模型等前沿技术公司业务领域的应用,跟踪AI技术发展趋势,预研适配保险行业的中长期技术方案,输出可复用的方法论与最佳实践。 5、负责算法合规风控体系建设,构建符合金融监管要求的算法治理框架,确保数据隐私保护与模型伦理合规,建立算法偏见检测机制,完善模型审计与版本管理流程。 6、主导跨部门协同创新,联动精算、产品、风控等部门构建智能化生态,推动技术成果向业务价值的转化,主导技术方案的路演与赋能,提升公司整体AI技术认知与应用能力。 7、领导交办的其它相关工作任务。 任职资格: 1、本科及以上学历,计算机、数学、统计或相关专业; 2、5年以上算法研发工作经验:精通Python/C++/Java等编程语言,熟悉TensorFlow/PyTorch等框架,具备海量数据处理经验(Hadoop/Hive/Spark等)在机器学习、深度学习、NLP等领域有实际项目经验,熟悉大模型(如GPT、BERT)的调优与应用 3、具备跨部门协作能力,能快速理解业务需求并转化为技术方案。 4、有保险或金融领域、大厂同岗位工作经历者优先面试。
-
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。
-
工作职责: 1. 负责大语言模型LLM文本理解与文本生成算法研发,开展数据处理、模型训练及推理优化等工作; 2. 负责AIGC内容生成研发工作,将前沿自然语言生成技术应用于实际业务,构建行业垂直领域自然语言理解及生成系统,获取业务收益; 3. 负责自然语言处理方向基于 GPU 的并行多机多卡训练、高性能模型推理等; 4. 对行业最新动态进行跟踪,结合企业业务场景的具体需求,提出改进方案或新算法模型的开发计划,产生实际价值。 任职要求: 1. 对于自然语言处理技术应用到实际业务场景中并产生真实的商业价值具有强烈的热情,有责任感和较好的洞察力; 2. 拥有计算机、自然语言处理、深度学习等相关专业硕士及以上学历,且具备2年以上自然语言处理研究经历或相关工作经验; 3. 具备大语言模型研发经验者优先,具备多模态大模型项目经验者优先; 4. 熟悉一些开源的算法库或工具,如LTP、stanfordNLP、NLTK、Apache OpenNLP、scikit-learn等; 5. 熟悉多种AI框架(如TensorFlow、Pytorch、Keras),具备较强的开源技术集成能力者优先; 6. 具有较好的逻辑表达能力、良好的团队合作精神和高度的责任心。
-
职位职责: 1、分析和理解大规模结构化和非结构化数据,利用机器学习、NLP、大模型、图算法和迁移学习等,开发高性能分类器、预测模型和算法,构建知识图谱; 2、针对复杂业务场景,协同多个关联部门,完成业务需求所需的AI算法模型或数据挖掘方案的开发交付和验证,达成预定的业务指标; 3、探索和应用前沿的机器学习、NLP、大模型技术,并将其应用于业务场景。 职位要求: 1、本科及以上学历,3年以上算法领域从业经验; 2、具备机器学习相关算法的扎实基础,包括但不限于NLP、深度学习、图模型、大模型等特定领域的全面学习和实践经验; 3、具备对业务数据建模的能力,精通相关实验和原型验证所需的技术栈、特征挖掘、AI算法模型、数理统计算法等相关技术领域; 4、具备实际操作能力,熟练掌握至少一种框架,如TensorFlow或PyTorch,包括其训练和部署的具体细节;熟悉常用的机器学习和深度学习算法,以及基本的网络模型结构和文本表示方法; 5、出色的编码技能,熟练掌握至少一种编程语言,如Python、Go或C++,并具备算法和数据结构的扎实基础; 6、具备优秀的团队协作和沟通技巧。
-
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。
-
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