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；

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；

职位描述： 1、追踪并改进前沿深度学习感知算法，包括但不限于多模态BEV物体检测分割，在线地图构建等； 2、构建各项任务的数据闭环与预标注系统，提升以数据为核心的算法迭代效率； 3、根据实际业务场景，优化并定制相关算法，部署进入自动驾驶系统。 职位要求： 1、熟悉至少一项无人车感知任务，有处理真实大规模数据经验； 2、熟悉python, c++； 3、动手能力强，可以快速将想法落实。 加分项 1、有计算机视觉或机器学习相关研究经验，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。

职位职责： 团队介绍：飞书作为先进企业协作与管理平台，是字节跳动在B端与企业服务领域的重要布局之一。飞书整合即时沟通、日历、视频会议、云文档、企业邮箱、服务台功能于一体，助力团队高效协同，彻底告别零散的多套系统和割裂的协作体验。在组织管理层面，飞书还打造了飞书OKR、飞书招聘、飞书绩效等多款产品，助力组织成长。目前，飞书已成为众多先进团队的第一选择，服务了小米、“蔚小理”、华润、元气森林、三一重工等企业。 1、带领团队一起开发AI驱动的下一代企业应用引擎； 2、跟进前沿趋势，能清晰规划LLM应用方向的技术路线和团队布局； 3、统筹算法团队的研发迭代工作，并能带领团队拿到结果； 4、参与解决方案的制定，推动产品落地和PMF。 职位要求： 1、本科及以上学历，计算机、软件相关专业，具有扎实的算法基础； 2、精通深度学习的实践方法，有把深度学习模型应用到大型产品和服务中去的丰富经验、熟悉Bert、GPT3等预训练模型，对相关任务技术有深入理解（如模型训练、prompt设计、 instruct微调、模型工程化等）； 3、熟悉LLM增强技术(SFT/向量召回/RLHF/Prompts等)，有实践经验者优先； 4、具备算法团队的管理能力，能够紧跟当前的技术趋势，设计整个团队的技术架构，规划中长期发展路线。

职位职责： 1、构建用户画像体系，用户基础属性以及兴趣偏好等画像数据的建模和挖掘； 2、多模态理解和多种用户属性挖掘，构建知识图谱基础数据资产； 3、探索图谱在各种日常场景的中的应用； 4、通过 NLP、多模态、Graph 等领域的前沿技术，不断提升知识图谱构建的效率和业务应用的效果。 职位要求： 1、熟悉统计机器学习理论，熟悉常见分类、聚类机器学习和深度学习算法； 2、具备数据挖掘、NLP、知识图谱、Graph相关算法原理知识背景； 3、熟悉C++/Java/Python等，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、有钻研精神，突出的数据分析能力，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； 5、有用户画像、知识图谱、数据应用开发经验者优先。

工作职责 1.负责搜狐新闻特征、用户画像、召回等推荐算法相关工作； 2.负责文本数据分析及语义理解工作； 3.负责自然语言处理基础模型及知识体系建设； 4.负责文本挖掘和建模工作。 任职要求： 1.两年以上自然语言处理相关工作经验，有深度学习自然语言处理应用经验； 2.熟悉Python，熟悉C++、Java等某一种高级语言，常用的数据结构，熟悉TensorFlow或Pytorch； 3.熟悉自然语言处理相关算法，熟悉深度学习相关算法，有文本分类、tag提取、文本生成等某一方面自然语言处理工作经验； 4.优秀的工程能力，有大型项目开发经验者优先； 5.责任心强，有较强的分析和解决问题能力，具备良好的团队合作和沟通能力； 6.有推荐系统、搜索引擎相关工作经验者优先。

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。

工作职责： 1、负责海外广告外投的RTA算法建设、DPA动态选品，挖掘投放热词和优化站内落地页承接； 2、深入业务，基于业务理解来主导建模成本分配机制，持续迭代和改进； 3、预测用户LTV价值，配合运营策略对不同人群进行差异化投放； 4、跟踪同行广告领域的技术趋势，了解竞品产品和技术动态，能催化团队技术进步。 职位要求： 1、计算机相关专业本科及以上学历，研究生优先； 2、具备搜广推算法经验，精通常见的数据挖掘、机器学习和深度学习算法； 3、至少精通一门编程语言（Python、Scala、Java等），能熟练使用常见的数据分析工具； 4、熟悉至少一种深度学习框架（Pytorch、tensorflow、Keras等）； 5、良好的沟通能力，具有跨团队的多方密切合作意识； 6、有电商经验优先，有广告经验优先。

岗位职责： 1. 负责智能客服的自然语言处理算法研发工作，提升智能客服的准确性和用户体验； 2. 深入了解智能问答相关算法，针对不同场景和需求进行算法优化和改进； 3. 参与知识问答、问题推荐等领域的项目开发，实现业务需求； 4. 负责垂直域大模型的训练与优化，提高模型性能和效率； 5. 关注NLP领域的前沿技术，为团队提供技术支持和创新思路。 职位要求： 1. 硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、自然语言处理等相关专业； 2. 三年以上自然语言处理相关工作经验，有实际项目经验者优先； 3. 对智能问答相关算法有一定了解，具备知识问答、问题推荐等领域的项目经验； 4. 具备大模型训练与优化相关经验，熟悉主流的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等； 5. 对NLP领域的前沿技术有一定了解，具备较强的学习能力和创新精神； 6. 具备良好的团队合作精神，沟通能力强，能承担一定的工作压力。

岗位职责: 1、负责图像算法研究和开发，主要包括但不限于基于深度学习的图像分类、目标检测、图像分割等； 2、负责对公司现有算法模型进行优化和提速； 3、负责跟踪计算机视觉领域前沿技术相关进展，并根据业务需求进行预研与技术创新； 4、编写公司产品图像算法的相关文档、发明专利和软件著作权。 任职要求: 1、硕士及以上学历，人工智能、计算机视觉、机器视觉、图像处理等相关专业； 2、具有2年及以上图像深度学习算法研发工作经验； 3、熟练掌握PyTorch、TensorFlow等任意一种深度学习框架； 4、熟练掌握Python编程语言，熟练使用Linux操作系统，熟练使用OpenCV库。 5、具有较强的英语阅读能力，能够查阅相关领域的英文专业资料。 6、具有较强的学习能力和逻辑思维能力，能够独立思考分析问题和解决问题。 7、具有良好的沟通能力和团队合作精神。

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 设计、实现和优化各种人工智能算法，包括但不限于自然语言处理、计算机视觉、机器学习等领域。 * 在后台开发和系统架构设计方面具有经验，能够设计和实现高性能、可扩展的系统架构。 * 研究和评估最新的AI技术和算法，并将其应用于公司的产品和项目中。 * 分析和理解业务需求，与团队合作开发符合需求的解决方案。 任职要求 * 计算机科学、人工智能、数学或相关专业的硕士或博士学位。 * 具有扎实的编程能力，熟练掌握Python、C++等编程语言。 * 对人工智能领域有深入的理解，熟悉常见的机器学习算法和深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。 * 在后台开发和系统架构设计方面具有经验，能够设计和实现高性能、可扩展的系统架构。 * 具有良好的问题解决能力和团队合作精神，能够有效沟通和协调工作。 * 具有较强的自我驱动能力和持续学习的意愿，能够适应快速变化的工作环境和技术发展。 加分条件： * 在人工智能领域有相关工作经验，曾参与过项目开发和实践。 * 在学术界有发表相关论文或参与国际竞赛的经历。 * 对医疗、金融、物联网行业等有深入了解和经验。

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。

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。

【职位描述】 1、负责小红书搜广推多场景排序模型优化，提升时长、互动、留存等核心指标； 2、分析海量用户行为数据，挖掘用户兴趣，优化排序模型； 3、通过超大规模机器学习模型和系统，使用先进的排序算法优化推荐效果。 任职资格 【任职要求】 1、本科以上学历，计算机及相关专业，3年以上搜广推相关经验； 2、具有扎实的c++、python等编程功底，以及扎实的数据结构和算法功底； 3、熟悉常用机器学习在推荐系统的应用理论，包括但不限于深度学习、迁移学习、多任务学习等算法和系统研发等； 4、熟悉tensorflow等深度学习框架，熟悉业界主流大规模机器学习工程架构，有大规模搜广推系统的排序落地经验； 具备以下条件者优先： 1、有优秀的工程架构能力； 2、在国际会议（Recsys、KDD、NIPS、WWW、ICML、SIGIR、AAAI等）以第一作者发表过高水平论文； 3、有内容、新闻、短视频等行业的大规模推荐系统研发经验; 4、有TB级稀疏模型训练策略优化/千亿级特征挖掘及交互/多目标优化/模型轻量化方向的落地经验