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。

工作职责 1、 负责医疗AI项目的数据分析和预测建模工作，包括：医疗数据的数据准备、基于机器学习和统计的分析建模、模型评估等工作，并根据项目需求应用新方法和新技术； 2、 负责以图表、演示文档等形式展示数据分析结果，撰写分析报告，对项目成果进行知识产权转化，包括：与医院和外部研究机构合作进行临床科研论文发表、专利申请等； 3、 参与医疗AI产品的设计和开发工作，协助产品团队进行产品调研和设计，开展运营分析，与开发团队合作完成模型应用、模型更新等。 任职要求 1、 计算机、统计学、数学、生物信息、生物医学工程等相关专业硕士或以上学历； 2、 热爱数据分析和建模，享受从数据中发现和提炼知识的乐趣； 3、 具有扎实的统计学和机器学习基础，以及丰富的数据分析实践经验； 4、 熟练掌握Python或R编程，熟悉SQL语言，熟练使用Microsoft Office等软件； 5、 具备医疗健康或保险相关数据分析经验； 6、 积极主动的工作态度；良好的逻辑思维能力与创新能力；良好的表达能力，可以清晰阐述观点；良好的团队合作能力。

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。

岗位职责： 1.结合信贷业务场景，对内部海量数据进行清洗与深度挖掘，提炼稳定且有效的数据产品，为金融机构信贷业务搭建全生命周期模型提供数据基础； 2.使用Python开发并优化逻辑回归、XGBoost、深度神经网络等机器学习模型，结合信贷金融业务属性和场景，提升模型算法的表现，完善金融机构的全场景化模型组合； 3. 全程参与数据产品的研发，包括需求分析、市场分析、产品设计、产品性能测试、上线推广等环节，确保产品的高效交付和稳定运行； 4.积极研究和跟进前沿大数据建模理论和技术，将其有效融入产品开发中，以维持并提升产品的技术竞争力； 5.针对不同信贷金融机构的业务特色，设计定制化的风控和营销解决方案。运用大数据和算法技术，为合作伙伴提供精准的业务支持和服务。 岗位要求： 1.计算机、数学、统计、金融、物理、信息工程等数理专业硕士及以上学历; 2.具有3年及以上银行、消金或者互联网金融等相关的风险模型、数据挖掘相关工作经验，对信贷业务流程和系统有深刻理解； 3.精通风险管理和营销模型的构建方法，熟练掌握统计分析和数据挖掘技术。具备强烈的数据敏感性，能够独立发现并解决问题，具有自我激励和驱动的能力； 4.熟练应用Python、R等数据挖掘工具，掌握逻辑回归、XGBoost等机器学习算法，并了解深度学习和前沿算法的发展趋势； 5.具备良好的团队合作精神，优秀的沟通能力和项目管理技能，能够在快节奏的工作环境中有效推动项目进展。

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： 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。

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、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。

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: 1. 负责B站商业化策略算法研发，优化模型算法和策略机制，提高广告变现效率，提升用户体验，优化商业生态 2. 结合业务需求，对用户及内容数据进行挖掘和建模，优化用户和内容画像 2. 跟踪学习相关领域前沿进展，实现技术突破和业务落地 工作要求: 1、熟悉机器学习、深度学习、数科类算法等中的一项或者多项技术，具备项目经验。 2、具备优秀的逻辑思维能力，对解决挑战性问题充满热情，善于分析和解决问题 3、熟悉spark、hadoop、hive等大数据处理技术 4、有推荐/广告/搜索算法的工作经验，对相应系统和技术问题有充分理解

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。

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。

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。

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。