1. 负责设备端语音降噪唤醒、识别、语义理解问题排查及优化研发，包括结合海尔语音设备整机结构进行语音效果问题分析、算法调优，设备端调试及问题修复； 2. 侧重于语音设备端降噪增强、识别、语义理解类算法研发及应用创新，推进海尔语音系统架构优化升级，推进语音技术在海尔产业落地，打造标准化解决方案；

岗位职责： 1. 语音识别，声纹识别方向 需求： 1. 熟悉C++和Python 2. 熟悉机器学习和深度学习算法 3. 熟练使用Pytorch或TensorFlow 4. 有Kaldi，DeepSpeech，ESPNet经验优先 5. 每周实习时间保证4天以上

岗位要求： 1、积极配合算法研发团队，收集，清洗，整理数据，并进行数据标注，建立算法测试/训练数据集，为算法研发人员提供数据支撑； 2、负责算法的准确性，性能，稳定性，可用性等的测试和评测，完成算法和产品的集成测试，编写测试用例和测试报告； 3、能够依据算法的不同，从服务业务的功能、效果、稳定性进行测试设计与执行，根据业务的不同制定不同的测试策略，使用不同的测试方法，分析定位问题； 4、参与产品需求评审，具有较好的业务理解能力和沟通能力，测试严谨认真负责。 任职资格： 1、本科及其以上学历，超过1年TTS\ASR\NLP的相关测试经验； 2、了解自然语言处理，或语音识别的相关测试方法和基础知识，了解asr、nlp、tts的测试流程 3、熟悉测试流程以及测试相关技术者优先； 4、掌握Python语言，使用jmeter、potman等测试工具； 5、有较强的创新能力，良好的沟通能力以及团队协作能力； 6、良好的责任心、逻辑性、沟通能力，团队合作精神，独立并积极主动。

1.负责语音模型算法的研发工作，包括语音降噪增强、语音识别、语音合成等语音算法的研发和应用落地； 2.侧重于语音降噪增强、识别类算法在智能家居会话场景的应用，及语音合成算法在对话场景的落地； 3.通过跟踪热点技术和创新，确保算法性能行业领先，帮助海尔产业产生实际价值和打造业界领先的语音应用产品； 4.持续关注学术界和行业的最新研究动态，跟进语音相关的前沿技术发展。

职位职责： 1、构建业界领先的AI安全大规模解决方案和架构，提升生成式AI场景下数据安全水位； 2、与跨团队业务方紧密协作，推进大模型和深度学习在细粒度数据识别的应用（比如命名实体识别、图像实例分割、文本改写）； 3、研究当前最好的算法模型和策略，并应用到字节跳动大规模生产环境中； 4、团队培养和建设，跨团队、跨职能沟通协调，促进团队和合作方共赢。 职位要求： 1、硕士研究生及以上学历，计算机、统计学、人工智能和信息安全专业等相关专业，5年以上安全研发经验； 2、熟练掌握Python/C/C++语言之一，熟悉大数据处理框架和机理，有扎实的AI相关理论基础； 3、在NLP、风控算法、搜索/推荐有丰富的经验，参与过大规模数据处理项目者优先； 4、能够结合实际问题设计端到端的解决方案和架构，高效、稳定、可扩展； 5、良好沟通协调能力，喜欢有挑战的事情，务实、自驱。

岗位职责： 1、负责音频类产品音效模块包括变声、混响和场景化音效等的设计和开发，提出创新性思路和设计方案。 2、负责回声消除、噪声抑制、自动增益控制、阵列信号处理等语音增强算法的研发和调优工作。 3、负责音频类产品算法及系统方案设计，提升音频产品竞争力。 4、负责音频领域前瞻性技术研究和探索，识别发展趋势和关键技术方向，支持产品竞争力持续领先。 任职要求： 1、声学、计算机、通信、信号处理、自动化、电子工程等相关专业本科或以上学历。 2、熟悉音频信号处理领域的基本算法，包括滤波器设计，傅里叶变换，自适应滤波等，有过实际音频算法设计和开发经验。 3、熟悉音频相关质量评估方法。 4、有音频算法相关开发经验者优先。 5、具有良好的技术热情、协作精神、学习能力、问题排查能力、沟通能力。

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： 1、团队涉及向多个业务方（飞书问答/Aily/豆包/coze）提供RAG相关的底层算法/算子； 2、NLU：多轮问答Query总结，Query拆解，Query意图识别，相关Query推荐； 3、召回排序：相关性向量召回，相关性排序，多因子排序（时效性、权威性、互动性）； 4、LLM生成优化：Prompt调优，生成大模型SFT/RLHF； 5、索引构建：Image2Text、多模态Embedding、端侧Embedding技术、知识图谱挖掘与应用； 6、跟踪业界前沿技术的发展，探索深度学习/LLM等前沿技术的应用前景。 职位要求： 1、优秀的编码能力、数据结构和基础算法功底； 2、出色的分析问题、解决问题能力，总是能从纷繁复杂的数据中一眼看出问题本质； 3、熟悉自然语言处理的实体提取、意图识别、事件摘要、语义分析、新词发现、图文数据分类等相关任务，并有深入的实践经验； 4、熟悉深度学习的原理和实现，熟练掌握Tensorflow/Torch/Keras等至少一种深度学框架； 5、参与过推荐系统、搜索、问答等实际项目的开发，有丰富的架构设计、特征工程建设等方面经验，熟练掌握基本的召回和排序算法，并对领域前沿算法有研究； 6、责任心强，积极主动，有良好的沟通能力和团队合作能力。

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。

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。

岗位职责： 1.深入自然语言理解（NLU）技术和多模态情绪识别技术的研发与应用。 2.从事商业领域对话机器人（Chatbot）人工智能算法研究与应用。 3.将深度学习、强化学习等最前沿的AI技术应用于人机交互的各个方面，包括：问答系统，上下文理解，知识图谱，情绪识别与应对，任务达成以及开放域对话。 4.开发开放平台，提供业内领先的人工智能与机器学习服务。 任职要求： 1. 2年左右的算法岗位工作经验，国家**本科及以上学历； 2.在机器学习、深度学习方向有较强的积累，有深度学习的项目经验，熟悉经典的算法； 3.精通至少一种开发语言，如：Java、Scala、Python等，能熟练使用SQL进行数据处理； 4.有好的自驱力和业务意识，能够主动贴近业务，挖掘业务痛点，解决业务实际问题； 5.有较强的逻辑思维能力，善于分析、归纳、解决问题； 6.能够快速掌握工作领域的业务和技术，能承受必要的工作压力； 加分项 1.自然语言理解方面有经验； 2.人工智能对话机器人算法方面有经验，有1年左右的NLP项目经验； 3.人工智能相关专业 + 学历背景好一点（国家**）

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。

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。

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。

岗位名称：搜索、推荐算法工程师 岗位职能：算法工程师 工作年限：3-5年 学历要求：硕士及以上 工作职责： 负责如下场景的模型训练以及落地 1、自然语言处理场景；任务举例：文本分类、实体识别、query 分析、分词、情感分析等； 2、搜索、推荐召回场景；任务举例：基于 Query 的召回、基于 item 的召回等； 3、搜索、推荐精排场景； 岗位需求： 1、对数据敏感，具有优秀的逻辑思维能力，善于分析问题，解决问题； 2、精通主流深度学习框架：Tensorflow、PyTorch 等； 3、深刻理解机器学习和深度学习算法原理；对 query 分析、相关性、召回模型、机器学习 排序有深刻的理解和应用经验； 4、深刻理解深度学习算法的训练，可根据不同业务场景对模型本身进行调优，精通训练数 据的构造、训练超参的调整； 5、熟悉主流 NLP 算法及推荐算法，比如：BERT 模型、DSSM、ESMM、CRF、GNN 等； 6、有复现论文模型的相关经验； 7、有深度学习部署框架（Triton、Onnx、TFServing 之一）相关业务应用的落地经验； 8、了解大数据（Spark、Hive）技术； 9、熟悉 Java，有工程落地经验者优先；