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。

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

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;

职位职责： 1、结合对直播场景的深入理解，进行直播多模态大模型的建设，面向主播开播的全流程，通过直播间内容理解、智能辅播、主播成长陪伴、智能复盘、智能创作等能力的建设和落地，打造面向直播全流程、自迭代的智能直播专家落地； 2、深入分析研发全生命周期的痛点问题，实现代码智能生成、技术方案智能设计、智能运维提效等全生命周期的提效助手，构建智能研发大模型； 3、密切跟进LLM领域最新研究成果，积极参与新业务的探索研究，结合对业务场景的充分理解，寻找最佳解决方案。 职位要求： 1、本科及以上学历，人工智能、计算机、模式识别等相关专业； 2、有NLP、CV、数据处理相关复杂系统的落地经验，具备较强的前沿创新能力； 3、具有优秀的编程基础，熟练使用Python/C++等至少一种编程语言，熟练使用TensorFlow/PyTorch等至少一种深度学习框架； 4、熟练掌握常见开源模型调优训练、推理加速框架，熟悉LLaMA、ChatGLM等开源大模型原理与实现； 5、优秀的分析和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情，良好的沟通和团队合作能力。 加分项： 1、具备业界大模型的训练、调优和交付经验，在多模态大模型、代码大模型上有实战经验者更优； 2、具备业界的大模型应用产品落地经验，在其中发挥关键的架构设计、模型优化作用； 3、具有长视频理解、图文交互等大模型应用落地经验，在其中发挥关键的架构设计、模型优化作用； 4、具有研发提效相关的大模型应用落地经验，在其中发挥关键的架构设计、模型优化作用。

岗位职责： 1. 承担基于GPT系列或者其他开源大模型的开发和调优工作，包括训练流程搭建、指令微调、P’rompt工程以及面向下游任务的效果优化等； 2. 完成大规模预训练模型在到店业务场景中的应用落地，支持业务目标提升。 3. 紧跟业界大模型进展，探索前沿技术，解决到店业务的实际问题，包括智能问答、图文内容生成等； 4. 与其他团队密切合作，包括数据工程师、前后端工程师、产品经理等，实现高质量的产品和解决方案。 岗位基本要求： 1. 有大语言模型(LLM)预训练经验,熟悉相关技术细节和优化策略，如大规模语料收集、模型调优优化、自弱监督学习、强化学习等 2. 有小样本学习 (Few-shot learning)、提示学习(P‘rompt learning)等相关技术经验； 3. NLP相关领域3年以上经验，具有扎实的算法理论基础，熟练掌握自然语言主要算法模型，如实体识别、知识抽取等。熟悉NLP主流大模型，如ChatGPT/T5/PaLM/LLaMA/GLM等，对模型背后的原理和各自适用场景有深入的理解； 4. 有基于Tensorflow、PyTorch等深度学习框架的实战项目经验； 5. 具备较强的团队协作能力和沟通能力，有较强的学习能力和业务分析及问题解决能力。 具备以下优先： 1. 具有生成式模型训练及开发经验、信仰AIG者优先； 2. 有NLP、多模态研发背景，对QA/机器翻译/图文生成相关领域有深入理解的优先。 3. 对大规模预训练语言模型技术现状和发展趋势有深刻的理解和认知，并对相关技术有极高的热情。 4. 计算机相关专业博士优先， 发表过大模型相关研究AI顶会论文优先； 5. 具备有良好的代码开发能力，有开源项目开发经验优先。

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。

职位职责： 1、探索前沿的LLM、MLLM、StableDiffusion等在端侧的落地和应用； 2、设计、调试并训练端侧某领域的大模型； 3、负责相关领域的数据收集、清洗、送标、微调、效果评估工作； 4、持续跟踪行业进展，提升团队在该领域的技术能力。 职位要求： 1、熟悉Transformers、大模型、Langchain等最新技术，有相关项目经验优先； 2、熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习框架； 3、良好的团队协作能力； 4、熟悉业内主流大模型原理，训练/Fine-tune策略，数据Pipeline等； 5、创新性强，有良好的动手实现能力，对技术有热情。

职位职责： 1、探索前沿的LLM、MLLM、StableDiffusion等在端侧的落地和应用； 2、设计、调试并训练端侧某领域的大模型； 3、负责相关领域的数据收集、清洗、送标、微调、效果评估工作； 4、持续跟踪行业进展，提升团队在该领域的技术能力。 职位要求： 1、熟悉Transformers、大模型、Langchain等最新技术，有相关项目经验优先； 2、熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习框架； 3、良好的团队协作能力； 4、熟悉业内主流大模型原理，训练/Fine-tune策略，数据Pipeline等； 5、创新性强，有良好的动手实现能力，对技术有热情。

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。

1.负责视频理解、视频编辑处理与创意生成相关算法研发。 2.负责视频技术在美团的全场景落地，助力业务解决视频内容生产、分发、展示等环节的实际问题，包括但不限于：视频多模态内容理解，视频智能创作，视频画质增强。 岗位要求： 1.2年以上工作经验。 2.熟练掌握模式识别和计算机视觉的基础理论和方法，在一个或多个领域有深入研究：视频分类与结构化分析、动作识别、视频跨模态表征、视频质量评价、视频超分等。 3.具备扎实的工程能力，熟悉TensorFlow，PyTorch等主流框架。 4.具有广阔的技术视野，紧跟领域前沿，善于通过创造性的方法解决复杂的实际问题。 5.具有优秀的团队协作和项目推动能力。 具备以下优先： 1.在视频搜索推荐，视频剪辑创作等领域，具有行业应用经验。 2.在业界大规模视频数据集上有过研发经验。 3.在计算机视觉的通用或细分领域的权威竞赛中取得较好名次。 4.在计算机视觉领域内的**会议或权威期刊发表过论文。 岗位亮点： 1.前沿探索与业务落地相结合。以公司业务为依托迭代创新，技术应用场景广泛覆盖本地生活服务与零售电商行业。 2.公司核心计算机视觉算法团队，技术氛围好，成长空间大。

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. 负责大模型在AI客服、解决方案专家等交互式对话场景中的应用，提升场景的自动化与智能化水平，改进骑行业务效率； 2. 负责大模型用于提升共享骑行业务的运营效率和用户体验，特别是在AI客服、运营优化等场景中落地 3. 负责大型语言模型的微调、偏好对齐、知识增强等技术探索，积极跟进AIGC业内应用趋势，包括并不限于MoE、RLHF、Long context、RAG、Agent等方向； 4. 与业务、产品团队合作，基于业务需求设计产品、解决方案，并推动其高效实施。 岗位基本需求 1. 计算机科学、人工智能、自然语言处理或相关专业，5年以上工作经验； 2. 扎实的算法基础，熟悉自然语言处理相关理论，熟悉Transformer/BERT/GPT/Llama等基础模型结构，熟悉大模型的微调和评估方法； 3. 熟练掌握至少一种深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow、JAX等； 4. 善于分析和发现问题，具备较强的自驱力，具有良好的沟通能力和跨团队协作能力，热衷于追求技术创新，对解决有挑战性的问题充满激情。 具备以下者优先 1. 有ICLR、ICML、CVPR、ICCV等AI顶会、顶刊有论文发表经验，或在具有影响力的AI比赛中获得Top名次，或开源社区项目开发经验； 2. 具有生成式模型训练及开发经验，如大模型数据处理、模型微调、预训练、强化学习、AI Agent等。 3. 有LangChain、AutoGPT、GraphRAG或其他大模型框架开发经验者优先； 4. 有智能客服、智能助手相关项目经验者优先。 岗位亮点 1. 骑行业务深入参与共享单车业务核心算法开发，推动技术创新与实践。 2. 与全球名校师生合作，解决长链路复杂问题,并发表论文。 3. 与专业技术团队合作，推动大模型技术在共享出行业务中的实际应用。

职位职责： 1、搭建质量领域大模型，并将其应用于实际测试场景，参与推进大模型、多模态、文本理解、生成算法、强化学习等人工智能技术在测试领域的应用； 2、负责业务的大模型算法研发，如模型微调、Prompt工程、RAG等相关工作； 3、探索数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化，分析模型指标，归纳训练规律，提升训练效果，使其具备优秀的内容理解能力，保证大模型在业务场景中快速适配和高效调用； 4、优化模型结构与训练算法，解决大模型的系统与算法中的难题， 积累行业解决方案。 职位要求： 1、计算机及相关专业； 2、具备优秀的代码能力，扎实的数据结构和基础算法功底，熟练掌握C/C++、Python、Java、Go中的1-2门，熟悉TensorFlow或者PyTorch等深度学习框架，特别是大模型训练、强化学习（RL）算法； 3、掌握大语言模型的算法原理和应用范式，如Fine-tuning、Prompt Engineering等，了解大规模分布式训练、LLM推理，能够设计和优化高并发高吞吐的在线系统，具有对话系统、推荐系统、大规模机器学习系统的实际开发经验和模型训练、部署经验； 4、熟悉Attention、Transformer、BERT、GPT等常用模型结构，熟悉LLaMA、ChatGLM、 LangChain 等开源大模型原理与实现； 5、具备独立解决复杂问题的能力，良好的沟通、问题分析和解决能力，具有团队合作精神，能够与团队共同推进技术进步。

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。