工作职责: 1、参与AIGC算法研究与产品需求支撑，包括但不限于文本、图像、视频、语音生成等； 2、 参与MaaS服务算法功能实现，上线等，设计文本、视觉、多模态等多种应用； 3、参与当前各产品业务中的各类算法完善、优化提升效果； 4、参与搜集整理相关数据集，达到行业标准； 5、 跟踪AI相关方向算法技术动态，发掘新技术应用场景。 任职资格: 1、计算机或相关专业硕士及以上学历，数学、统计学、计算机相关专业； 2、熟悉AIGC相关算法，熟悉大模型技术体系，掌握其中部分原理者优先； 3、熟悉docker/comfyui/vllm/ollama等； 4、熟悉文本/图像/多模态相关任务的标准数据集，有爬虫经验； 5、能提供3-6个月的稳定实习时间，每周至少实习5天。

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。

职位职责： 团队介绍：产品覆盖今日头条、头条极速版等各类产品，为上亿用户持续提供优质的资讯、视频等服务。我们通过建立良好的内容生态，鼓励优质的原创内容，为创作者提供优质的服务和创作体验，促进创作和交流，同时我们致力于通过尽可能丰富的内容体裁和尽可能多的分发方式，连接人与信息，丰富大家的精神生活，让人们看到更大的世界。 1、参与基础大语言模型应用研发； 2、推进大模型AI能力在头条热点、AIGC等业务场景的快速落地，结合SFT/RLHF方向的前沿算法持续提升业务效果天花板； 3、关注和推进相关大模型技术在业务场景的落地，包括摘要、智能创作等。 职位要求： 1、自然语言处理、机器学习、人工智能等相关专业的硕士/博士生； 2、熟练使用Tensorflow、Pytorch等深度学习框架，扎实的编程基础，具备独立的算法实现能力； 3、有过大模型预训练、SFT、RLHF等大模型实操经验，From Scratch训练过百亿/千亿基座模型的优先； 4、有大模型领域**会议文章（NerulPS、ICLR、KDD、ICML等）者优先。

岗位职责： 1、参与媒体专业领域大语言模型的研究、构建与迭代，负责预训练和对齐阶段特定算法模块的建设工作； 2、逐步加深和丰富基座大模型的智能体能力，为智能体应用建设沉淀技术与经验； 3、负责RAG、Agent等通用应用流程框架设计实现和策略制定； 4、探索大模型能力在业务流程中的提效应用和面向C端用户的产品能力输出。 岗位要求： 1、硕士及以上学历，计算机、智能科学、数学专业方向出身； 2、具备非常扎实的算法功底，熟练掌握NLP的常用技术手段，有工业界内容理解和生成成熟实战经验； 3、拥有大规模语言模型的预训练和微调经验，熟练掌握常见开源模型的底层设计原理； 4、对于Dense架构和MoE架构大模型的设计实现细节有充分掌握，并有一定的实际操作经验； 5、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能力，对挑战性问题充满激情，自驱有追求，具备较强的攻坚能力。

岗位职责： 1. 开发指标归因分析平台 2、AI大模型在各工具业务的应用场景适配等,负责基于大模型面向应用场景的算法策略组件建设 3、负责LLM、深度学习、机器学习等方向相关问题研究，跟进前沿技术动态 任职要求： 1. 计算机、通信、电子及相关专业，硕士及以上学历，3-5年工作经验 2. 熟练掌握Python语言，熟悉Tensorflow、Pytorch、Spark、Hive等技术栈 3. 具备深厚的NLP基础和前沿跟踪能力，具备大模型落地实战经验优先 4. 掌握NLP基本算法，在自然语言处理相关领域中至少一个方向有一定的实践经验，如语义检索与推荐、信息抽取、对话系统、语义理解、阅读理解、聚类、迁移学习、多模学习、低资源学习等熟悉LLM相关技术， 如transformer, prompt tuning, RLHF, langchain等，对相关技术落地有自己的理解 5. 在机器学习/NLP领域高级学术会议发表过高质量文章者 6. 有银行间债券、银行核心经营指标相关研发经验者优先

岗位职责： 1、负责电商用户增长的算法优化，持续优化用户拉新和拉活各个环节的算法效率； 2、和产品、运营、数据等团队深度合作，以数据驱动和目标结果导向，完成电商用户增长目标持续突破； 岗位要求： 1、计算机相关专业本科及以上学历，熟练掌握常用的机器学习算法模型； 2、至少精通一门编程语言（Python、Scala、Java等），能熟练使用一种以上大数据处理模型和框架； 3、良好的数据和业务思维，熟悉增长黑客，或者对此有强烈兴趣者优先； 4、良好的沟通能力，具有跨团队的多方密切合作意识。

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。

风控算法工程师（无感知人机方向） 岗位职责： 1、负责业务各场景（比如登录、注册、反爬等）的机器流量的风险水位防控、以及机器流量的感知、识别和监控工作。 2、熟悉各终端（PC、Wap、H5、Android、Ios）SDK埋点体系设计，并能从算法优化的角度对埋点体系给予相关建议和需求提取。 3、负责机器流量的实时对抗工作，根据各设备终端埋点采集到的海量设备信息和行为信息等构建人机识别模型、进行模型线上部署，不断迭代与优化人机算法，提升机器流量识别能力。 4、探索人机识别场景的算法模式，例如半监督/无监督/自监督/小样本学习/强化学习/对比学习等，并且将之应用到反作弊业务场景中。 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，算法基础扎实； 2、熟悉黑灰产作弊手法，有成功的黑灰产对抗经验，负责并有效治理过某类反作弊问题，比如批量注册、群控等； 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、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、自然语言处理、分布式计算等相关技术，有行为序列挖掘相关经验优先； 5、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。

职位描述 1、负责AI算法的工程化落地，搭建从离线训练到在线服务的整个闭环服务平台； 2、根据需求完成实时推荐系统、实时特征计算、离线训练平台等系统的架构设计、工程实现及迭代优化； 3、能够根据不同的业务需求，灵活快速地完成具有挑战性的项目； 职位要求 1、计算机及相关专业本科及以上学历，具备2年及以上服务端开发经验； 2、扎实的计算机系统知识，掌握Golang编程语言，同时熟悉Python编程语言者优先； 3、熟练应用MySQL等关系数据库技术，熟练应用Redis缓存技术；熟悉Linux系统环境，能熟练使用Linux命令完成日常工作； 4、具有高性能、高可用的复杂业务系统开发经验，熟悉分布式、缓存、消息等机制优先； 5、具有Docker、Kubernetes、Istio等相关深度使用和开发经验者优先； 6、了解Kafka/Hive/Spark/Flink等大数据生态圈技术，具有相关大数据开发经验优先；有机器学习（tensorflow serving) 相关知识优先； 7、具备优秀的逻辑思维能力，对解决挑战性问题充满热情，有强烈的求知欲，善于学习新事物； 8、具有良好的沟通能力、团队合作精神和执行力，重视生产效率，研发质量。

岗位职责： 1. 研发人工智能领域的相关算法实现， 可以选择NLP、语音、图像领域其中之一。 2. 结合行内业务需求，设计实现方案，并基于大模型进行场景开发和模型的微调优化。 3. 跟踪和关注大模型推理训练领域的前沿技术和趋势，进行技术调研和应用。 岗位要求 1.计算机、电子通信、数学等相关专业，硕士及以上学历或优秀本科生； 2.具备优秀的编程能力，熟练使用Python/C/C++的其中一种； 3.对机器学习、深度学习等人工智能领域有兴趣，有相关领域课题研究或项目经验者优先;； 4.有期刊论文发表或计算机相关竞赛经验者优先； 5. 出色的问题分析及解决能力，能自我驱动，持续面对挑战，积极主动、踏实勤奋。

职位描述 1、开发灵活可靠的轨迹与行为预测算法，满足下游决策规划模块的需求。 2、探索基于learning的决策规划与端到端方案 3、构建数据闭环，完成模型自动化迭代。 职位要求 1、熟悉学术界前沿基于学习的预测与规划算法的研究，并有实际动手经验； 2、良好的编程能力，熟悉python, c++，掌握常见的算法和数据结构知识。 1、有相关研究经验，在顶会上有高水平论文发表； 2、参加kaggle或知名会议上举办的相关比赛取得优异成绩； 3、ACM/ICPC、CCPC、NOI、IOI等计算机/信息学竞赛获奖经历。 4、参与过预测算法在实车的部署，了解预测算法在部署中的实际问题。 5、了解传统的决策规划算法，并知晓能力边界与待解决问题。

工作职责 1.针对医疗领域特定问题，定义任务流程，收集或构建高质量数据集，对LLM进行微调； 2.利用提示工程、模型微调、调用工具插件等方式完成医疗领域特定应用的探索尝试； 3.尝试提升大语言模型在医疗方面的能力，包括但不限于高效训练、人工反馈对齐、多模态、可控文本生成、生成质量评估，以提升LLM性能。 任职要求 1.研究生及以上学历，计算机、电子工程、自动化控制等专业背景，有NLP的研究经验； 2.有扎实的数理基础和良好的逻辑思维能力，有深度学习算法框架使用经验； 3.良好的编程能力，熟悉Python,pytorch,linux下常用指令； 4.熟悉现有的多种大语言模型，例如llama、qwen等； 5.拥有医疗自然语言处理项目经验，或者对人工智能在医疗领域的应用有强烈兴趣； 6.有中文文本处理经验者优先，有计算机、医学、生物信息学等领域论文发表或者大赛获奖经历者优先。

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。

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。

工作职责: 工作职责: 1、负责B站1亿DAU规模的效果广告全场景召回/粗排模型的优化，包括移动端/PC端的信息流、全屏页上下滑、播放页banner/相关推荐、搜索等资源位，搭建行业一流的广告系统。 2、对召回/粗排的CTR、CVR、LTR等模型进行持续深入优化，召回/粗排多通道建设（效率、行业、冷启动等），及对广告引擎上下游链路进行升级。 3、持续跟进行业内最新进展，如行为序列建模、延迟反馈建模、多模态表征学习、LLM等在召回/粗排的落地应用与实践。 工作要求: 工作要求: 1、2年以上人工智能、机器学习研发经验，可以base上海/北京。 2、熟悉常见机器学习算法，如FM、DIN、SIM、ESMM、PLE等，有搜推广召回/粗排建模经验者优先，有双塔模型、TDM、二向箔、PDN、LTR模型经验者优先。 3、熟悉一种或多种编程语言，如C、C++、Java、Python等。 4、熟悉HadoopM/R、Hive、Kafka等大数据处理。 5、熟悉tensorflow等机器学习开源框架。