职位职责： 1、发现优化大模型的简单、普适的想法，并应用到各个规模的模型中提升效果； 2、推进数据建设、指令微调、偏好对齐、继续预训练等模型优化方面的工作，提高模型质量和适应性； 3、探索复杂指令、长上下文、多轮对话下，大模型更为复杂的理解、推理和生成能力； 4、基于语言处理、内容创作、教育Tutor、角色扮演、复杂Agent、AI搜索和工具、代码助手等服务和应用优化模型效果； 5、推进大模型效果评估，尤其是复杂场景（多轮对话、开放领域）评估集建设和自动化评估能力建设； 6、深入研究和探索大模型在ToB企业服务中的更多使用场景，拓展模型的应用范围，如搜索、推荐、广告、创作、客服和办公等各类场景。 职位要求： 1、计算机相关专业本科及以上学历，1年以上算法研发工作经验，有相关方向技术和研究背景的候选人优先； 2、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，C/C++或Python熟练； 3、有领域**会议文章(NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、ACL、KDD等)、有编程/AI比赛获奖（ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等）优先； 4、熟悉NLP相关的算法和技术，在相关领域有过良好研究记录者优先，熟悉大模型预训练、SFT与RL算法者优先； 5、在大模型领域，主导参与过大影响力的项目或论文者优先；出色的独立分析和解决问题的能力，能深入解决大模型优化和应用存在的问题； 6、良好自驱力和沟通协作能力，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。

职位职责： 1、发现优化大模型的简单、普适的想法，并应用到各个规模的模型中提升效果； 2、推进数据建设、指令微调、偏好对齐、继续预训练等模型优化方面的工作，提高模型质量和适应性； 3、探索复杂指令、长上下文、多轮对话下，大模型更为复杂的理解、推理和生成能力； 4、基于语言处理、内容创作、教育指导、角色扮演、复杂Agent、AI搜索和工具、代码助手等服务和应用优化模型效果； 5、推进大模型效果评估，尤其是复杂场景（多轮对话、开放领域）评估集建设和自动化评估能力建设； 6、深入研究和探索大模型在ToB企业服务中的更多使用场景，拓展模型的应用范围，如搜索、推荐、广告、创作、客服和办公等各类场景。 职位要求： 1、计算机相关专业本科及以上学历，1年以上算法研发工作经验，有相关方向技术和研究背景的候选人优先； 2、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，C/C++或Python熟练； 3、有领域**会议文章(NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、ACL、KDD等)、有编程/AI 比赛获奖（ACM/ICPC、NOI/IOI、Top Coder、Kaggle等）优先； 4、熟悉NLP相关的算法和技术，在相关领域有过良好研究记录者优先，熟悉大模型预训练、SFT与RL算法者优先； 5、在大模型领域，主导参与过大影响力的项目或论文者优先； 6、出色的独立分析和解决问题的能力，能深入解决大模型优化和应用存在的问题；良好自驱力和沟通协作能力，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。

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。

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。

岗位职责： 1.参与信贷业务线个性化推荐、用户增长等相关算法工作，包括数据、算法和工程的全链路落地。 2 参与信贷业务线广告投放算法的开发和迭代，结合内外部数据，优化迭代模型和策略，提升投放效率。 岗位要求： 1 计算机、统计学等专业本科以上，2年以上推广搜/用户增长算法等相关经验； 2 优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底； 3 熟悉常见的机器学习、深度学习算法，并具备模型开发部署能力； 4 优秀的理解沟通能力和学习能力，能快速理解业务背景，将业务问题抽象为算法模型问题并能完成算法落地。

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。

岗位职责： 1）算法实现与优化：负责自然语言处理相关算法的实现，制定并优化NLP相关的任务算法方案。 2）技术研究与开发：研究和开发自然语言处理技术，包括语言分析、文本处理、语音识别、机器翻译等领域。 3）平台搭建与维护：负责自然语言处理与理解的基础平台搭建，例如LLM优化、分布式训练推理等。 4）数据处理与分析：在大数据环境下，负责自然语言处理、文本分析相关技术研究和实现，实现LLM同具体应用整合。 任职要求： 1) 学历背景：本科及以上学历，计算机科学、自然语言处理、数学、统计学等相关专业。 2) 编程能力：扎实的编程基础，至少精通一种编程语言，如Python、Java等。 3) 理论知识：有NLP领域的理论基础和实践经验，熟悉LLM算法原理。 4) 工作经验：需要3年以上的工作经验，有LLM模型设计和应用经验者优先。 5) 其他技能：熟练掌握常见的NLP算法和技术，熟悉Transformer、BERT、GPT、Diffusion等模型，有多模态大模型经验者优先。 6) 熟悉强化学习、知识蒸馏理论，有相关领域有影响力的论文者优先； 7) 团队合作与沟通：积极主动，责任心强，有良好的团队合作和沟通能力。具备独立开展工作的能力

岗位职责： 1. 负责计算机视觉算法和深度学习算法的前沿技术的研发工作。 2. 负责物体检测（行人、车辆、OCR、通用目标）、分类、跟踪、识别、图像理解、图像质量评估和增强，视频分析等前沿技术研发和实现。 岗位要求： 1. 图像处理、模式识别、机器学习相关专业硕士及以上。 2. 在深度学习、统计机器学习、计算机视觉和最优化方法等方面有较深入的研究。 3. 熟悉物体（行人、车辆、人脸、通用目标）检测、跟踪与识别算法。 4. 熟悉图像理解（分类、分割等）、视频分析算法。 5. 熟悉cnn，rcnn，frcnn，boost，svm其中至少一种，并且有实战经验 6. 动手能力强，熟练掌握C/C /Python/Matlab语言，有较强的算法分析和实现能力 7. 精通Caffe、MxNet、Tensorflow、Cuda-convnet、Torch等任一种深度学习开源框架者优先。 8. 有智能安防领域经验者优先。

职位描述： 1. 支持自动驾驶感知、预测、规控、部署优化等方向算法工作。 职位要求： 1. 深入了解车载高算力计算平台与底层系统； 2. 有计算机视觉量产部署、系统性能优化等相关领域的经验； 3. 熟悉常见的深度学习推理框架，如TensorFlow、PyTorch、TVM等； 4. 熟悉自动驾驶算法数据流和通讯机制，有仿真开发经验者优先； 5. 熟悉Nvidia平台开发、有自动驾驶框架开发经验者优先； 6. 具备较强的问题解决能力和自我驱动能力。

工作职责 设计、实现和优化各种人工智能算法，包括但不限于自然语言处理、计算机视觉、机器学习等领域。 * 在后台开发和系统架构设计方面具有经验，能够设计和实现高性能、可扩展的系统架构。 * 研究和评估最新的AI技术和算法，并将其应用于公司的产品和项目中。 * 分析和理解业务需求，与团队合作开发符合需求的解决方案。 任职要求 * 计算机科学、人工智能、数学或相关专业的硕士或博士学位。 * 具有扎实的编程能力，熟练掌握Python、C++等编程语言。 * 对人工智能领域有深入的理解，熟悉常见的机器学习算法和深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。 * 在后台开发和系统架构设计方面具有经验，能够设计和实现高性能、可扩展的系统架构。 * 具有良好的问题解决能力和团队合作精神，能够有效沟通和协调工作。 * 具有较强的自我驱动能力和持续学习的意愿，能够适应快速变化的工作环境和技术发展。 加分条件： * 在人工智能领域有相关工作经验，曾参与过项目开发和实践。 * 在学术界有发表相关论文或参与国际竞赛的经历。 * 对医疗、金融、物联网行业等有深入了解和经验。

工作职责 1、 主要负责应用多模态（文本、视频、语音处理）建模、深度学习等技术，为医疗健康产品研发具有科学性、可行性、先进性的算法解决方案，提高AI在心理、慢病等数字疗法领域的诊断和治疗能力，满足医疗健康多场景使用； 2、 负责调研、探索、应用深度学习等技术的最新的研究和技术进展，优化算法建模实验，提高算法模型性能； 3、 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； 4、 参与外部研究机构的学术或科研项目，发表论文和申请发明专利。 任职要求 1、计算机、统计学、数学、自动化、生物医学工程等相关专业硕士或以上学历； 2、有2年以上多模态、自然语言处理、深度学习等算法工作经验； 3、具有较好的算法设计与编程开发经验，熟练掌握Python或R编程，熟悉SQL语言； 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。

- 职位描述: 1. 持续优化微博视频的清晰度； 2. 负责视频编解码算法的优化，为画质提升、带宽降低等提供技术支持； 3. 优化现有编解码器的性能，包括编码速度、压缩效率等。编码算法包括H.264、H.265、AV1等。 4.分析视频编解码过程中的瓶颈，提出解决方案以提高整体系统性能。 职位要求: 1. 本科及以上学历，计算机、通信、电子信息等相关专业熟悉视频编解码算法者优先； 2. 有主流编码器优化经验者优先。 3. 熟悉x265、x264、svt-av1、libaom、ffmpeg等开源库者优先； 4. 要求有较强的沟通表达能力和团队意识；

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。