岗位职责 1、基于用户行为建模，优化媒体端广告流量变现效率和用户体验； 2、结合多模态学习（文本、图像、音视频等），优化广告内容推荐和审核机制； 3、参与广告投放相关的核心算法研发，包括 CTR/CVR 预估、RTA、流量预估等优化工作； 岗位要求 1、计算机、数学、统计学相关专业本科及以上学历，互联网 5 年及以上工作经验； 2、逻辑思维和数据分析能力强，善于分析和解决复杂问题； 3、优秀的编码能力，熟练掌握 Java/Python，熟悉 Hive、Spark 等大数据工具； 4、熟悉深度学习框架，具备 TensorFlow/PyTorch 实际项目经验； 5、熟悉广告业务，有 广告系统算法（CTR/CVR 预估、RTA） 经验优先； 加分项： 1、具备多模态广告创意理解经验，如广告素材智能分类、视频广告审核相关经验优先； 2、熟悉端侧推理优化，有 MNN、Paddle Lite、TensorFlow Lite、NCNN 等轻量级深度学习框架经验优先；

工作职责： 1.负责视频广告系统的算法设计和优化，包括但不限于实时竞价/点击率预估/分配优化等核心算法； 2.以平台收益为目标，优化广告投放策略，提升广告主的 ROI 和用户体验； 3.基于广告领域需求，对预训练大模型进行微调/对齐等优化，持续提升算法效果和平台收益。 任职要求： 1.希望3年及以上广告算法/推荐系统/搜索引擎或计算广告相关领域经验； 2.熟悉大规模数据挖掘，机器学习，深度学习等相关技术，熟悉 Hadoop/Spark 等工具； 3.良好的逻辑思维能力和数据敏感度，优秀的分析和解决问题的能力，对挑战性问题充满激情； 4.熟悉大模型微调技术（如SFT、LoRA、DPO等）优先； 5.硕士及以上学历，对计算广告行业有兴趣。

职位描述 1、支撑广告场景的流量反作弊业务，构建基于机器学习或深度学习模型的识别系统，为流量提供识别风险的核心能力 3、运用各类异常检测方法对流量日志、用户行为数据进行分析与建模，进行风险pattern挖掘和识别 4、建立完善的在离线异常指标监控体系，能迅速高召回的发现及定位疑似作弊行为； 任职要求 1、2年及以上反作弊/风控工作经验，熟练Python/pySpark，熟悉SQL，有良好的编程风格； 2、对数据敏感，熟悉常用机器学习/数据挖掘/深度学习/异常检测算法，并有一定实践经验； 3、有用户行为分析、社群关系挖掘相关经验者优先； 4、有端安全、广告反作弊、广告风控算法及相关领域工作经验者优先。

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。

1、方向一：广告推荐 负责广告召回模块的优化，通过数据挖掘、自然语言处理等技术，在保证广告相关性的同时提升广告召回率，进而提升系统变现能力。 2、方向二：广告点击率/转化率预估 负责CTR/CVR模型优化相关工作，在特征工程、模型结构、机制策略等方面进行持续探索优化，提升广告的点击率和转化率，进而提升系统变现能力以及客户投放效果。 3、方向三：广告反作弊 持续优化反作弊相关的算法策略，以有效识别作弊行为挽回客户损失；建立并完善作弊行为预警及监控系统，提升反作弊系统的事前预警能力以及事后case分析的效率。 1、 计算机相关专业大学本科及以上学历； 2、 精通C/C++/Java/python语言之一； 3、 熟悉分布式计算平台，有海量数据处理经验； 4、 熟悉常用的数据挖掘/机器学习/自然语言处理算法，并有一定的实践经验； 5、 优秀的分析问题解决问题的能力，具备搜索/推荐/广告业务经验者优先。

职位职责： 主要负责字节广告中台技术，包括抖音、头条、番茄小说等app等核心场景提供前沿的技术革新与支撑，包括： 1、模型优化：对CTR、CVR、召粗等核心广告模型进行调优，引入AIGC社区前沿技术，进行算法与架构co-design，提升线上收入，优化Training及Serving效率； 2、构建与广告主生态激励兼容的新一代广告投放系统：从模型和架构的角度出发，不断完善线上投放系统，为极致的投放效率和系统容量保驾护航； 3、智能算力决策系统：利用ML及规划算法优化机器资源调度，在有限的资源容量下最大化广告变现效率； 4、激励算法：利用因果推断建模、样式及策略优化，构建客户跑量、用户低价心智及平台收入的三赢生态； 5、归因算法：持续优化广告归因策略，引入Data Driven Attribution，提升客户的价值度量精度和大盘收入。 职位要求： 1、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练C++/Java/Python，ACM-ICPC、NOI/IOI、Kaggle、Codeforces/Topcoder 等比赛获奖者优先； 2、熟悉机器学习的基础理论知识，在广告/推荐/NLP/CV 或者其他相关应用领域有一定深度的理解； 3、出色的问题分析、洞察和解决能力； 4、良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术，推进技术进步； 5、工作年限1年及以上。

岗位职责： 1. 深入信贷场景广告rta投放业务，利用内外部特征数据，迭代前后链路预估模型； 2. 对广告投放数据进行深入分析挖掘，迭代rta投放策略，包括广告定向、智能出价、预算分配等策略与算法设计开发； 3. 参与广告素材创意优选、广告计划智能调控等算法设计。 职位要求： 1. 计算机、统计学等专业硕士以上，1-3年广告算法/增长算法等相关经验； 2. 熟悉linux环境，优秀的编码能力，熟悉大数据处理工具Hive/Spark等； 3. 熟悉常见的机器学习、深度学习算法，并具备模型开发能力； 4. 目标导向，对数据敏感，有较强的数据分析能力，能通过数据发现问题并提出解决方案。 加分项 1. 有RTA实际投放策略经验或数据分析经验。

职位描述 1、支撑广告场景的流量反作弊业务，构建基于机器学习或深度学习模型的识别系统，为流量提供识别风险的核心能力 3、运用各类异常检测方法对流量日志、用户行为数据进行分析与建模，进行风险pattern挖掘和识别 4、建立完善的在离线异常指标监控体系，能迅速高召回的发现及定位疑似作弊行为； 任职要求 1、2年及以上反作弊/风控工作经验，熟练Python/pySpark，熟悉SQL，有良好的编程风格； 2、对数据敏感，熟悉常用机器学习/数据挖掘/深度学习/异常检测算法，并有一定实践经验； 3、有用户行为分析、社群关系挖掘相关经验者优先； 4、有端安全、广告反作弊、广告风控算法及相关领域工作经验者优先。

岗位说明： 1. 针对重点行业（能源电力、大型装备、金属冶炼、半导体、精密电子等行业）的智能制造与数智化升级，深入理解和抽象客户的业务需求，灵活正确运用数据分析/数据挖掘/优化算法等相关技术解决客户的实际问题； 2. 针对设备域、质量域、工艺域、能源域等具有共性的数据分析模型和行业应用进行抽象与研究，基于公司的数据平台产品，进行数据分析算法和产品的研发工作； 3. 针对客户现场的实际数据分析项目，开展如下工作：业务理解、数据治理、领域建模、特征工程、数据分析相关算法模型的开发、测试和优化等。 岗位要求： 1. 结合数据理解业务需求，具有独立定义和解决工业数据分析/数据挖掘问题的能力，具有良好的理工科背景和清晰的逻辑思维能力。 2. 精通数据处理、统计分析、机器学习和优化算法理论及实践；熟悉自动控制、热能动力、化工过程、半导体物理、集成电路等理论者优先；熟悉工业现场的设备数据、MES数据、有工业数据分析相关的实际项目经验者优先。 3. 精通数据分析语言Python及常用的算法包的使用（如numpy, pandas, scipy, sklearn, tsfresh, statsmodel,matplotlib, seaborn, pyecharts, plotly等），有工程化代码开发经验。 4. 有较强的算法软件研发经验，熟悉常见软件工程设计模式（例如OO、ORM、DDD、ER建模等）；具有工业软件和算法开发经验者优先。 5. 有良好的客户沟通、业务调研、团队合作与技术管理能力；能独立作为项目技术负责人带领其他技术人员一起交付客户项目者优先（高级）。 6. 工业专业教育背景或工作经验，具有自动化、电力、电子、能源动力、半导体或化工等专业知识背景，硕士以上学历者优先。 7. 有较强的新领域知识学习能力、文档写作能力、客户沟通能力；能快速搜索、阅读中英文文献者优先。

职位描述 参与并负责AliExpress推荐各场景相关算法研发，包括但不限于用户理解、召回、排序&机制等 1. 负责跨境电商场景中的用户理解，利用超大规模深度学习对用户长短期兴趣进行建模与实时意图预测 2. 负责推荐商品召回，包括i2i召回、深度个性化召回、多兴趣表达与匹配等 3. 负责优化推荐排序大模型，利用大规模深度学习技术对商品进行表征&个性化排序 4. 负责探索最新生成式AI技术在推荐中的应用 职位要求 1、计算机、数学、自动化、人工智能相关等相关专业硕士及以上学历 2、具有扎实的工程化能力，熟悉Pytorch、Tensorflow等至少一种深度学习框架 3、有大型搜索、推荐、广告及海量数据处理经验者优先 4、有生成式AI相关经验者优先 5、有顶会论文者优先，有ACM竞赛、kaggle等机器学习竞赛优秀成绩者优先 6、有良好的沟通能力和跨团队协作能力，具备出色的执行力，强烈的责任感，以及优秀的学习能力

职位职责： 1、参与国际的电商个性化推荐算法的优化，主要包括国际化电商直播推荐、电商短视频推荐、新用户推荐、直播/视频冷启动、长期价值建模、体验优化等工作； 2、通过表征学习、深度学习、迁移学习、多任务学习等技术提升信息匹配的效率，让每个用户可以便捷的找到好的主播和优质的货品； 3、挖掘和分析海量用户行为数据，进行用户长短期兴趣建模，以及潜在兴趣预测、探索，提升推荐的精准性和发现性； 4、通过算法自动挖掘优质、专业、高口碑的商品和主播，构建良性的循环机制，优化内容电商生态； 5、结合内容电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业界领先的推荐算法和系统。 职位要求： 1、扎实的算法和数据结构基础，优秀的编码能力； 2、机器学习基础扎实，熟悉CF、MF、FM、Word2vec、LR、GBDT、DNN、Wide&Deep等常用的算法模型； 3、熟悉下任何一个开源工具：Xgboost、Tensorflow、Pytorch； 4、熟悉C++和Python语言，熟悉Linux开发环境； 5、具备优秀的学习能力和良好的团队合作精神。 加分项： 1、有个性化推荐、广告、信息检索、自然语言处理、机器学习等相关领域研究或者项目实践经验； 2、在KDD、NeurIPS、WWW、SIGIR、WSDM、ICML、IJCAI、AAAI、RecSys等会议发表过论文，或者有过数据挖掘/机器学习相关的竞赛经历。

商业增值部是服务于美团核心本地商业客户的增值服务平台，覆盖餐饮、即时零售、医药、休闲娱乐、丽人医美、生活服务、酒旅度假等业务领域。我们致力于构建健康的本地商业生态，通过为平台客户和消费者提供符合其需求的多元、便捷、高效的商业产品和服务，帮助生态伙伴提高效率、优化经营、实现持续健康发展，推动本地商业数字化营销的发展，促进商业生态繁荣。作为本地商业的头部平台，我们为产品、运营、商务、技术、商业分析等领域人才提供广阔的发展空间。诚邀你加入美团商业增值团队，共筑本地商业的健康繁荣生态！ 岗位职责 1.负责零售广告品类客户运营，制定品类客户运营策略和计划，确保品类广告收入目标的达成。 2.负责品类拓展新客户，与现有客户保持良好的沟通和关系维护，提升客户满意度和忠诚度，对客户的货币化率增长负责。 3.跟进市场动态，深入了解竞争对手的运营策略和市场趋势，提供市场情报和分析报告，为品类运营策略决策提供参考。 4.协调资源，确保品类运营策略的顺利执行，推动项目的落地和交付。 岗位基本需求 1.本科及以上学历，有相关专业背景优先。 2.具备3年以上的业务运营、管理或销售运营、管理经验，有零售行业经验者优先。 3.熟悉广告投放渠道和策略，了解市场营销的基本原理和方法。 4.具备良好的数据分析能力，能够熟练运用数据工具进行数据挖掘和分析。 5.具备较强的市场洞察力和创新能力，能够灵活应对市场变化。 6.具备出色的沟通和协调能力，能够与客户和团队有效合作，解决问题并取得共识。 岗位亮点 1.高速增长业务，成长空间较大； 2.独立负责品类运营策略制定，能深入了解品类的行业发展。 3.团队氛围好

职位描述 1. 负责大模型技术在微博搜索场景的应用，提升用户满意度，包括但不局限于基于微博结果的内容生成、内容分析、搜索规划、搜索增强等。 2. 负责大模型技术在在文本生成、知识库建设、记忆能力、对话、推理能力增强等方面前沿技的跟进、创新，探索适合微博场景的应用解决方案； 任职要求 1. 计算机、人工智能等相关专业***硕士研究生及以上学历，2-5年NLP算法模型实践经验； 2. 熟练掌握NLP和深度学习模型算法，熟悉Pytorch/Tensorflow等算法框架 3. 熟悉RAG相关原理，熟悉大语言模型 SFT/RLHF 等技术； 4. 沟通表达能力强，逻辑思维和抽象思维能力优秀； 5. 有NLP顶会论文或国际NLP比赛奖项者优先；

我们正在寻找一名具有丰富自然语言处理（NLP）经验的算法工程师，同时需具备大模型相关的经验和知识。如果您还具备Chatbot相关的经验，那将是一个巨大的加分项。此岗位将负责开发和优化我们的AI解决方案，推动NLP和大模型技术在各类应用场景中的落地。 主要职责: 设计和优化NLP算法，提升系统的理解和生成能力。 研究和应用最新的NLP技术，解决复杂的自然语言处理问题。 开发和优化大规模机器学习和深度学习模型，提升系统性能。 与产品团队和数据科学团队紧密合作，了解业务需求并转化为技术方案。 参与大模型相关项目，推动大模型在各类应用场景中的应用。 进行数据分析和挖掘，提供数据驱动的优化建议。 编写高质量的技术文档和报告，分享研究成果和项目进展。 职位要求: 计算机科学、电子工程、数学或相关领域的本科及以上学历。 至少3年在NLP领域的工作经验。 熟悉常见的NLP技术（如分词、命名实体识别、文本分类、情感分析等）。 具有大模型相关的经验（如GPT、BERT、Transformers等）。 精通Python，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。 具备数据分析和处理能力，能够理解和处理大规模数据集。 良好的团队协作能力和沟通能力，能够与跨部门团队有效合作。 加分项: 有Chatbot开发和优化的实际经验。 拥有电商、金融、医疗等领域的NLP应用经验。 在学术会议或期刊发表过NLP或大模型相关论文者优先。 具有推荐系统或其他AI应用开发经验者优先。 如果你对NLP和大模型充满热情，并希望在快速发展和充满挑战的环境中成长，我们诚邀你的加入！

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。