职位描述 1、负责快手一站式机器学习平台的设计研发与迭代改进，为业务提供稳定易用、高性能、高性价比的AI中台解决方案； 2、业内机器学习系统与平台前沿技术进展跟进与调研、落地； 3、参与模型训练，模型服务，模型管理，资源调度等机器学习相关问题的开发。 任职要求 1、计算机基础知识与编程基本功扎实，熟悉Go/Python/C++至少一种； 2、参与过大规模分布式系统的开发和维护； 3、良好的沟通能力和团队协作精神，严谨的工作态度与高质量意识 ； 4、善于学习新的知识，动手能力强，有进取心。 加分项： 1、了解行业内典型的调度系统架构、混部系统架构，了解优缺点； 2、了解分布式系统、调度、容器相关领域技术，熟悉Kubernetes/docker/Yarn等原理与实现，有Yarn/K8s二次研发经验优先； 3、熟悉计算机体系结构和Linux操作系统，了解 GPU 架构、Cuda编程； 4、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情； 5、对机器学习系统(Tensorflow/Pytorch/Jax)和算法(transformer/bert)有认识/经验者优先。

工作职责 -负责商业变现各场景中的点击率、转化率建模技术研究 -结合各行业广告投放新形势，设计和研发转化建模的新技术和业务形态，支持行业投放效率优化，撬动投放增长 -追踪最新深度学习技术前沿进展，创新研发工业场景的点击率、转化率建模新技术能力，提升模型效率 -探索通用模型中内容理解、人群泛化表征等新技术能力 任职资格 -拥有以下一个或多个领域的理论背景和实践经验：机器学习/深度学习/数据挖掘/自然语言处理 -精通和掌握JAVA/C++等至少一门编程语言，并具备一定的研发经历。熟悉脚本语言如python，linux shell等 -良好的逻辑思维能力，对数据、技术敏感，能够独立解决核心业务和技术挑战 -较强的沟通能力和逻辑表达能力，具备良好的团队合作精神和沟通能力，有较强的owner意识和责任感

职位职责： 1、负责构建字节跳动各产品用户增长相关的统计或机器学习模型，指导拉新、促活等场景的业务决策； 2、深入了解各业务线的当前难点，基于模型解决这些困境； 3、将各业务线共有的问题抽象为统一的数学框架，并向各业务线分析师输出提炼后的方法论； 4、对较难处理的A/B实验（弱显著、弱观测等场景）作出进阶的统计或机器学习处理，提供有效的分析结论； 5、基于增强学习或决策论相关知识，对业务侧的长时间跨度探索策略作出指导； 6、其他各种增长战略/战术决策相关的推演或建模工作。 职位要求： 1、 本科或以上学历，数学、统计学、经济学、计算机专业优先； 2、有统计、机器学习、深度学习相关研究或工作经验者优先； 3、熟练掌握Python的各类数据分析库（Pandas、Scikit-learn、Scipy、Pymc）； 4、熟练Hadoop、Spark、Hive等常用大数据技术优先； 5、 对各类机器学习模型（监督、非监督、增强）有一定的宏观理解； 6、对数据敏感，具有良好的逻辑思维能力、分析总结能力、表达呈现能力； 7、有挑战难题的热情和韧性，良好的团队沟通和协作能力。

职位职责： 关于我们 随着人工智能的发展，丰富且高质量的数据成为相关业务和能力成功的关键。数据解决方案中心立足于大量数据打标业务，帮助Global Business Solution (GBS)实现更高速更安全的业务增长。 数据解决方案中心希望寻找一位优秀的机器学习工程师来实现机器学习系统的开发，部署和优化。理想的候选人需要能够理解和标准化模型的产品化链路，持续优化AI模型的能力和系统稳定性。 你需要做什么？ 1、模型优化：你将与数据科学家合作，改进现有的机器学习模型训练和评估管道，利用不同的训练资源（如GPU或分布式训练）对模型实现快速调优和版本迭代； 2、模型部署：你将在云计算环境中为机器学习模型搭建可持续集成、测试和扩展的部署框架； 3、模型产品化：你将与数据科学家和数据工程师合作，参与机器学习模型的线上数据流的设计和实施，以支持业务的落地； 4、服务部署：使用合理的云计算资源，搭建持续交付，测试和服务上线机制把机器学习能力打包成开放可用的服务； 5、效果监控：你将为云计算环境中的ML模型建立自动化日志追踪、效果分析、异常监控和报告预警的工作流，以确保置信的产出结果和稳定的模型性能； 6、服务运维：你将帮助建立高度稳定性和可用性的基础架构和服务集群，支持特征工程、模型训练、部署、推理和性能监测。 职位要求： 1、英语可以作为工作语言，包括书面写作和口语表达；本科及以上学历，毕业于计算机，软件工程，数据科学等相关专业； 2、三年以上机器学习系统架构经验，一年以上开发部署大规模系统经验，熟悉版本管理，扩展和系统监控； 3、熟悉相关机器学习框架如scikit-learn，tensorflow，pytorch；擅长大数据框架(Spark/Hadoop/Flink)，并且在分布式模型训练和部署上有经验； 4、精通Python/SQL以及C++/Go中的一种并有独立编写和维护高质量代码的经验，同时熟悉使用linux系统和持续开发/交付工具；对Go/Python相关的微服务框架有经验者优先； 5、熟悉云计算和相关能力，对不同的数据存储/消息队列/数据流有充分的了解； 6、能够理解业务场景，提出可行的解决方案并完成落地；良好的沟通能力，能够以易于理解的方式向技术/非技术同事传达技术内容。

美团平台汇聚美食、外卖、酒店旅游、电影、打车、共享单车、休闲玩乐、美容美发等200多个品类和900万活跃商家，是具有全国影响力的零售科技平台。 我们团队不仅负责美团App的用户增长、大前端技术基础设施建设、公司语音和智能交互技术及产品研发，还承担了多条业务线的产品设计及品牌营销职责，同时整合地图服务部、客户服务和体验部等部门，致力于用科技提升美团数亿消费者、数百万商家、骑手、司机和团长的服务体验。美团平台拥有高并发、多业务的复杂场景，为技术深度优化提供了最佳实践可能。这里有简单、讲逻辑、有爱的团队，更是一块理想的实战场地，舞台广阔，欢迎你来尽情施展。 岗位职责 1、参与页面分析挖掘算法的研究与实现，通过算法策略优化页面分类模型、文本分类模型。 2、利用文本挖掘、图像理解等业界先进技术，对多模态内容进行挖掘与理解。 3、工作范围涵盖网页筛选与理解、网页与站点分类和去重、多类型非网页类多模态数据的处理和理解。 岗位基本需求 1、计算机相关专业本科及以上相关学历，具备优秀的理解力、沟通能力和团队协作能力。 2、熟练掌握 c++/python/Java等编程语言，并且在机器学习，自然语言处理领域有扎实的理论功底和动手能力。具备优秀的逻辑思维能力和数据科学能力，在相关领域比赛中获奖优先。 3、在信息检索、自然语言处理/图像与视频理解等方面有非常扎实的理论功底，以及丰富的解决实际问题的项目经验。有信息检索相关领域工作经验优先。 4、善于学习领域前沿技术并能快速应用到实际工作当中，在自然语言处理，信息检索、计算机视觉等领域有相关学术论著优先。 岗位亮点 加入美团平台搜索推荐算法部，在这里，我们打造高性能高扩展的搜索引擎，来高效地支撑形态各样的生活服务搜索；在这里，我们用自然语言处理、机器学习、知识图谱等技术，不断加深对用户、场景、查询和服务的理解，以能更好地连接用户和服务；在这里，我们和产品一起，精细打磨点滴的搜索体验，为亿万用户提供更智能的生活服务搜索体验。搜索推荐算法部致力于打造高性能、高扩展的搜索引擎和先进的自然语言处理核心技术和服务能力，并实实在在地应用在真正的产品里，去影响几亿人甚至几十亿人的生活。团队氛围开放，强调合作共赢，有一系列特色机制助力工作发展。 我们提供宽阔发展空间：快速学习、成长平台、开放/多元热门项目、赋能业务、技术引领研究、工程并轨前行。

岗位职责： 1、结合电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业行领先的机器学习/深度学习算法平台能力。 2、超大规模的机器学习模型优化，包括但不限于深度学习、强化学习、表征学习等，最大效率地提升电商流量效率。 岗位要求： 1、计算机及相关专业，具有扎实的算法和数据结构，优秀的问题理解能力和编码能力。 2、扎实的机器学习理论基础，具有行业常用的机器学习算法实践经验。 3、熟悉业界主流的机器学习平台，有大规模机器学习平台的研发经验者优先，有Tensorflow/PyTorch等机器学习框架使用经验者优先。 4、具有电商相关业务的算法实践经验者优先，包括但不限于推荐、广告、搜索等。 5、良好的团队合作和协调沟通能力，学习能力强，自我驱动力强。

工作职责 1. 参与计算广告深度学习特征工程、训练框架等方面工作，搭建模型中台，并技术落地商业搜索、推荐等业务场景 2. 负责模型训练领域相关技术方向的架构设计、技术方案的设计和难点攻关，提升系统高吞吐、高并发、高稳定能力，保存团队和方向的技术先进性 3. 服务于商业AIGC、点击率/转化率预估等各场景, 以新能力、新算力支持各模型业务建模效率提升 4. 负责各场景模型的基础架构统一等。 任职资格 ﹣计算机相关专业（人工智能，模式识别，计算机科学，数学等），具备搜索系统、广告系统、点击率预估系统等方向相关工作经验者优先，熟悉 GPU 编程者优先 ﹣熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算等技术，熟悉性能优化、内存优化常用技术，并具备多年的实际开发经验 ﹣优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情

工作职责 1、参与风险模型体系的建设，负责个人信贷产品贷中贷后风险模型、经营模型的开发以及应用策略研究； 2、研究存量客户分群、风险画像分析、组合管理经营以及年化风险成本测算； 3、参与风险数据变量体系建设，丰富风险变量和特征的维度，对客户生存分析以及时序分析设计相应的特征衍生体系； 4、负责持续跟进模型的性能表现并根据监控结果进行后续的迭代优化。 任职要求 1、硕士及以上学历，统计、金融、计算机、数学等专业优先； 2、熟悉个人信贷行业、授信及风险业务流程，熟悉外部三方数据情况； 3、精通CHAID类统计决策树、集成学习树（如随机森林、XGBoost）等统计或机器学习模型，并深入研究各种机器学习算法在不同风控场景的应用，能快速探索新的模型方法及策略等； 4、熟练使用Python或SAS等统计软件进行模型训练；熟悉主流数据处理技术(SQL、HIVE等)和了解主流的机器学习平台； 5、具有互联网金融公司、大型商业银行或专业咨询公司同类岗位5年及以上风控模型相关经验优先； 6、具有较强的数据推理及分析能力、沟通协调能力，具有较好的文字表达能力。

职位描述： 1.基于公司海量的保险销售对话数据，负责探索chatgpt相关算法研究； 2.负责公司在保险领域智能对话算法开发； 3. 跟踪与探索NLP业界前沿技术，具有快速复现及落地的能力。 职位要求： 1. 计算机、人工智能，自动化等相关专业本科及以上学历，985-211优先，NLP、大模型相关经验优先； 2. 熟悉机器学习/深度学习/自然语言处理/计算机视觉常用算法原理; 3.了解transformer，mask_attention机制，seq2seq相关模型,gpt,T5,unilm,beam_search解码算法 4. 熟悉Linux平台，熟悉Python语言及至少一种深度学习框架（如Tensorflow/Pytorch等,数据处理工具pandas,numpy,awk,sed)等。

职责描述： 1、承担大数据分析与机器学习融合方案的软件设计、模型选型与代码开发 2、参与AI框架的研究和搭建，完成相关算法的验证与开发工作 专业技能： 1、计算机、应用数学、人工智能、统计学等相关专业，本科及以上学历 2、熟悉Python、C/C++等开发语言，熟悉主流机器学习算法 3、具备AI相关的知识，熟悉机器学习和深度学习的相关内容，具备开源工具的使用和集成经验；

机器学习算法工程师（仓配供应链） 岗位职责 1.基于机器算法从海量商品数据、仓库配送数据中提取关键价值，推进机器算法在商品分析选品、作业和配送时效、拍照识别和视频监控等场景应用和拓展，解决电商供应链中成本、效率和时效等问题。 2.应用NLP和图像算法建设相似商品、商品属性和标签等知识体系，方法包括但不限于NER、文本语义理解、图文孪生网络、文本分类、图像分类、图像检测算法和向量检索。 3.使用时序模型等算法构建时间系统算法，包括作业时效预估、车辆运输时效预估，预估到达时间ETA。 3.应用图像算法实现在仓库、配送等场景对图像和视频数据的应用，包括但不限于OCR技术、人和物的检测、跟踪、动作分类和图像检索技术。 任职要求 1.计算机相关专业，本科以上学历，3年以上互联网行业经验，有电商相关算法背景优先。 2.拥有扎实的机器学习理论基础和数学功底，有良好的编程能力和建模思维，有**国际会议及期刊研究结果者优先。 3.熟悉常见的大数据开发平台和工具（如Hadoop/Hive/Spark等），对Python、Java、C++至少一种语言擅长。 4.能力全面，自我驱动，结果导向，沟通能力佳，有强烈的责任心。 初级/中级/高级/专家级皆有坑~~

岗位职责： 1、本科及以上学历，计算机、数理统计、金融工程相关专业。 2、3年以上风控模型开发相关经验，具备独立全流程的模型开发能力；精通逻辑回归、决策树等模型，熟悉神经网络、随机森林、GBDT等机器学习模型；具有海量数据处理能力，熟练使用Hadoop、Spark等技术，熟练掌握SQL、Python等技术。 3、具备良好的团队合作能力、沟通能力和综合分析能力，学习能力强，承压能力强，工作责任心强。有创新思维，对数据技术和业务发展有高度敏感性。 任职要求： 1、带领开发小组进行自主开发和自主掌控，根据业务需求进行数据分析和风险模型设计； 2、负责金融业务模型体系的建立工作，包括申请评分、行为评分、欺诈评分、催收评分等； 3、负责风控模型的部署、监控以及持续的优化迭代工作； 4、负责数据深度分析工作，进行复杂模型融合和特征构造工作，对原始变量和衍生变量进行清洗，为风险策略提供数据解决方案； 5、负责上级领导安排的其他工作。

工作职责 1. 通过机器学习算法搭建并实施各类估值、残值模型 2. 持续监控模型效果并优化模型部署实施方案，根据模型表现快速迭代模型； 3. 研究业务背后的数据意义，运用各类特征衍生方法，挖掘内外部数据并提取可用特征； 4. 从业务实际情况出发完成专项分析，为风控的调整提供分析支持。 岗位要求 1. 拥有5年以上互联网金融/互联网/移动互联网等数据挖掘、风险建模等工作经验,汽车估值领域优先； 2. 掌握模型相关指标的统计意义（如KS,PSI等），定义风控目标，样本观察期和表现期，熟练进行模型调整及优化； 3. 熟练使用Python； 4. 精通逻辑回归，决策树，聚类等多种常用建模方法，能结合实际业务完成专项分析并开发出有效稳定的模型。对车贷业务熟悉的优先； 5. 思路清晰，主动性强，沟通协作能力强，有很强的自我驱动能力。

美团平台汇聚美食、外卖、酒店旅游、电影、打车、共享单车、休闲玩乐、美容美发等200多个品类和900万活跃商家，是具有全国影响力的零售科技平台。 我们团队不仅负责美团App的用户增长、大前端技术基础设施建设、公司语音和智能交互技术及产品研发，还承担了多条业务线的产品设计及品牌营销职责，同时整合地图服务部、客户服务和体验部等部门，致力于用科技提升美团数亿消费者、数百万商家、骑手、司机和团长的服务体验。美团平台拥有高并发、多业务的复杂场景，为技术深度优化提供了最佳实践可能。这里有简单、讲逻辑、有爱的团队，更是一块理想的实战场地，舞台广阔，欢迎你来尽情施展。 岗位职责 1.负责LLM强化学习链路整体优化，包括数据探索与增强、奖励模型优化、RL策略迭代及效果评估等，持续提升算法的效率与效果； 2.强化学习技术前瞻探索，包括但不限于离线强化学习、环境模型学习、约束强化学习等方向； 3.开展大语言模型在搜索、推荐、广告等业务场景中的应用并实现业务目标。 岗位基本需求 1.三年以上相关工作经验，具备搜索、推荐、广告等至少其一领域的算法优化和业务实践； 2.扎实的算法基础，熟悉强化学习、自然语言处理和机器学习技术，对技术开发及应用有热情； 3.具备RL算法优化和项目实践经验，熟悉DQN、TRPO、PPO、SAC、BCQ、MCQ、SUNRISE等强化学习算法，能够基于实际业务问题优化算法； 4.熟悉Python、Java等至少一种编程语言，具有良好的编程能力和扎实的数学理论基础； 5.熟悉Tensorflow、PyTorch等深度学习框架并有实际项目经验； 6.关注行业前沿进展，对技术开发及应用有热情，有自己的想法并乐于挑战自我； 7.良好的沟通能力和跨团队协作能力，能够梳理繁杂的工作并建立有效机制，推动上下游配合完成目标。 具备以下者优先 1.在ICML、KDD、SIGIR、WWW、ICLR等**会议或期刊上发表过论文者优先。获得过国际或国内赛事奖项者优先； 2.有大语言模型算法优化和大规模分布式RL框架优化经验优先。 岗位亮点 1. 能够接触到海量的用户数据，良好的技术氛围和技术牛人； 2. 能够触达丰富的业务，具备技术挑战，使用技术手段解决业务中的实际问题。

岗位职责： 1、构建金融领域的千亿规模预训练大语言模型，通过指令微调和RLHF提升模型效果； 2、针对业务场景进行模型设计和优化，提升场景应用效果，包括但不仅限于智能投顾、投研分析、内容审核等； 3、紧跟业界最新技术，攻克大语言模型关键技术难点； 岗位要求： 1、机器学习/自然语言处理/强化学习/人工智能/计算机等相关专业硕士及以上学历； 2、熟悉主流深度学习模型架构和算法，关注领域内的最新进展，有较强工程动手能力并能够跟进和实现新的算法（有transformers、LLM、NLP、强化学习方面经验者更佳）； 3、有较强的学术比赛经验优先、有高质量论文发表者优先（如ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR等)； 4、具备激情、好学、良好的协作和沟通能力。