职位职责： 1、算法方向：负责设计和开发多模态AI模型，包括但不限于音视频处理、图片理解、文档理解、表格理解等核心技术； 2、业务场景：将多模态算法应用于会议纪要生成、企业问答、智能文档创作等协同办公场景，提升办公智能化水平； 3、性能优化：优化多模态模型在实际应用中的性能和用户体验，包括延迟、准确性和资源利用效率； 4、产品协作：与产品团队紧密合作，深入理解用户需求，提供创新的AI解决思路； 5、技术建设：持续关注业界最新的技术趋势和研究成果，分享行业最佳实践，推动团队技术能力提升。 职位要求： 1、本科及以上学历，多模态/跨模态理解方向有较多深入研究以及实际落地案例，对于开源多模态模型有深入理解； 2、扎实的机器学习理论基础和算法实现能力，精通PyTorch等深度学习框架； 3、紧跟AI领域的最新发展动态，通过参加学术会议、阅读前沿论文、在线学习课程等方式不断提升自己的专业知识和技能； 4、良好的项目管理能力和团队协作精神； 5、在**会议/期刊发表过论文或有开源项目贡献者优先。

职位职责： 1、负责抖音业务推荐算法工作，与来自国内外**名校、有丰富业界经验的同学合作，共同搭建行业**的推荐系统，为用户提供一流的产品体验； 2、将最前沿的机器学习技术应用到抖音的核心场景业务，优化用户体验促进业务发展； 3、研究方向包含且不局限于：深度学习、图神经网络、多任务学习、Learning To Rank、模型压缩和加速、多模态技术等，结合业务的实际问题来做好技术的探索和研究； 4、和产品、运营团队紧密合作，通过对产品和用户的深入理解和分析，制定算法策略促进抖音生态的长期繁荣发展。 职位要求： 1、具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底； 2、对机器学习有热情、乐于学习、思考和创新，有自然语言处理、数据挖掘、计算机视觉相关的工作经验； 3、熟悉常见算法，如LR，GBDT，DNN等，具备推导， 实现， 应用能力； 4、熟悉C++和Python语言，熟悉Linux开发环境； 5、优秀的分析问题和解决问题的能力，有良好的沟通表达能力和团队精神。

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。

职位描述： 我们正在寻找一位经验丰富、具有创造力的NLP/数据挖掘方向的算法工程师，加入我们的团队，负责构建和优化公司的标签挖掘、知识图谱、构建垂域的大模型，打造业界领先的AI&NLP算法团队 主要职责： 1、主导、参与、设计和构建标签体系、知识图谱的结构和关系，以支持智能推荐、问答、自然语言处理等应用。利用图谱算法和机器学习技术，从海量数据中提取和抽取出知识，填充知识图谱。 2、大规模预训练LLM，构建人才招聘领域的垂域场景下的语言大模型，基于底层基座，进行retraining or fine-tune。推动公司互动对话以及相关AI产品的落地 3、数据挖掘方向，关键词提取，支持搜索意图理解、suggest等产品的优化改进，提升用户体验 4、与其他工程师和团队合作，将知识图谱应用于产品中，实现智能化和自动化的功能。 任职要求： 1、研究生以上学历，211、985毕业优先 2、年龄在35以下，并且有互联网相关2年以上的算法工作经验 3、深入理解和掌握NLP、深度学习、LLM、数据挖掘领域的知识和技能。 4、熟练掌握Python、Spark等大数据和图谱工具，能够进行大规模数据处理和分析。 5、对算法和数据有强烈的兴趣和热情，能够在复杂的场景中进行高效的算法设计和优化。 6、具备良好的团队合作和沟通能力，能够与产品、设计和其他工程师紧密合作，完成高质量的产品。 7、热爱学习，对人工智能、NLP、数据挖掘、LLM、知识图谱充满热情，能够自我驱动并独立解决问题。

职位职责： 1、分析和理解大规模结构化和非结构化数据，利用机器学习、NLP、大模型、图算法和迁移学习等，开发高性能分类器、预测模型和算法，构建知识图谱； 2、针对复杂业务场景，协同多个关联部门，完成业务需求所需的AI算法模型或数据挖掘方案的开发交付和验证，达成预定的业务指标； 3、探索和应用前沿的机器学习、NLP、大模型技术，并将其应用于业务场景。 职位要求： 1、本科及以上学历，3年以上算法领域从业经验； 2、具备机器学习相关算法的扎实基础，包括但不限于NLP、深度学习、图模型、大模型等特定领域的全面学习和实践经验； 3、具备对业务数据建模的能力，精通相关实验和原型验证所需的技术栈、特征挖掘、AI算法模型、数理统计算法等相关技术领域； 4、具备实际操作能力，熟练掌握至少一种框架，如TensorFlow或PyTorch，包括其训练和部署的具体细节；熟悉常用的机器学习和深度学习算法，以及基本的网络模型结构和文本表示方法； 5、出色的编码技能，熟练掌握至少一种编程语言，如Python、Go或C++，并具备算法和数据结构的扎实基础； 6、具备优秀的团队协作和沟通技巧。

职位描述： 寻找一位经验丰富、具有创造力的NLP/数据挖掘方向的算法工程师，加入我们的团队，负责构建和优化公司的标签挖掘、知识图谱、构建垂域的大模型，打造业界领先的AI&NLP算法团队 主要职责： 1、主导、参与、设计和构建标签体系、知识图谱的结构和关系，以支持智能推荐、问答、自然语言处理等应用。利用图谱算法和机器学习技术，从海量数据中提取和抽取出知识，填充知识图谱。 2、大规模预训练LLM，构建人才招聘领域的垂域场景下的语言大模型，基于底层基座，进行retraining or fine-tune。推动公司互动对话以及相关AI产品的落地 3、数据挖掘方向，关键词提取，支持搜索意图理解、suggest等产品的优化改进，提升用户体验 4、与其他工程师和团队合作，将知识图谱应用于产品中，实现智能化和自动化的功能。 任职要求： 1、研究生以上学历，211、985毕业优先，博士以上应届生也可以 2、年龄在35以下，如有互联网相关2年以上的算法工作经验尤佳 3、深入理解和掌握NLP、深度学习、LLM、数据挖掘领域的知识和技能。 4、熟练掌握Python、Spark等大数据和图谱工具，能够进行大规模数据处理和分析。 5、对算法和数据有强烈的兴趣和热情，能够在复杂的场景中进行高效的算法设计和优化。 6、具备良好的团队合作和沟通能力，能够与产品、设计和其他工程师紧密合作，完成高质量的产品。 7、热爱学习，对人工智能、NLP、数据挖掘、LLM、知识图谱充满热情，能够自我驱动并独立解决问题。

岗位职责 1. 深入理解业务痛点，负责治理算法和策略解决方案，建设相关质量评估体系，推进业务应用和优化工作 2. 负责与产品、业务运营沟通对接，保障治理策略落地，长期跟踪并对结果负责 3. 基于分析策略、多模态算法、大模型理解能力，驱动治理人审平台的智能化建设和降本增效 任职要求 1. 计算机相关专业，硕士以上学习，扎实的机器学习经验、优秀的数据分析能力，在以下领域有深入研究实践：计算机视觉/自然语言处理/多模态/大模型/数据科学等 2. 有商品治理业务经验优先，熟悉LLM前沿技术，有大模型训练和微调经验优先 3. 优先的逻辑思维能力，积极主动，责任心强，良好的团队合作和沟通能力。

岗位职责： 1、参与数据仓库规划、架构及研发，包括离线、实时的数据模型规划，参与ETL实施，建设稳定高效的数据体系。 2、参与数据治理相关工作，负责数据质量、数据一致性及稳定性保障等建设。 3、深度理解业务需求，构建并维护业务数据模型，包括不限于用户模型、业务预测模型、业务评估模型等，提升数据模型的准确性和稳定性，推动业务高效发现问题及业务决策。 4、挖掘业务需求，基于对机器学习的理解，从业务和技术等维度上，提出模型优化策略及不同场景下的数据解决方案，选择有效的算法解决可能遇到的数据、场景相关问题，提升模型的性能和稳定性； 5、参与数据产品与应用的数据研发，发掘数据价值，以数据驱动业务不断发展。 6、跟踪模型或方案产生的业务影响，与各业务部门紧密合作，推动数据化决策。 任职资格： 1、**本科及以上学历，统计学、数学、经济学、金融等相关专业，并在数据挖掘相关工作上有1-3年工作经验。 2、精通Python、SQL，熟悉常用数据统计、分析和建模方法；熟练掌握SQL/HQL/Spark SQL开发及优化技能，快速ETL实施能力，对SLA有较深刻的认识及强烈的责任心。(Must) 3、熟悉Azkaban等任务调度工具。(Must) 4、精通数据仓库理论体系，对分层设计、维度建模等有深刻的认识和实战经验，熟悉不同建模方法的优劣。(Must) 5、积极主动贴近业务，有良好的沟通协调能力和团队合作精神，数据敏感度高，能够快速理解业务模型及数据模型； 6、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； 7、有数据分析能力优先。(Plus)

AI智能体开发、Coze工作流搭建 岗位职责： 1、利用 Coze 平台进行智能体工作流的搭建，独立完成智能体的开发。 2、AI智能体应用场景的需求分析及智能体产品设计； 3、提示词编写； 4、工作流搭建与维护； 5、针对房地产开发、运营业务场景做定向开发。 岗位要求： 1、熟悉AI大模型LLM、多模态，例如deepseek、chatGPT、通义千问及其他图像、视频AI模型等； 2、熟悉智能体平台：例如：扣子coze、元器、智谱清言、dify等； 3、熟悉提示词工程，有爬虫和RPA工作流等相关经验； 4、熟悉python等相关编程语言； 5、沟通良好，责任心强 6、对AI智能体的创新玩法和技术有浓厚的兴趣和研究热情； 履历要求： 1、软件编程相关转，本科学历； 2、一年及以上工作经验；

岗位职责: 1、Design and develop scalable frameworks and pipelines for building machine learning models that support a broad range of business applications across domains. 2、Build models and systems that support knowledge acquisition, representation, and retrieval, including integration with enterprise knowledge bases and retrieval-augmented generation (RAG). 3、Apply cutting-edge techniques in large language models (LLMs) and LLM agents, with a strong understanding of transformer architectures, fine-tuning strategies, and evaluation methods. 4、Experiment with and apply advanced training methodologies, including reinforcement learning, supervised fine-tuning, and model distillation, to improve model performance on business applications 5、Stay at the forefront of research and tooling in AI/ML, evaluating new libraries, models, and approaches for real-world adoption. 任职要求： 1、Master’s degree or above in Computer Science, Machine Learning, Artificial Intelligence, or a related field, with 3+ years of hands-on experience in developing and deploying ML models. 2、Strong foundation in machine learning algorithms and deep learning architectures, with the ability to design and adapt solutions across a variety of problem spaces. 3、Proficient in Python and well-versed in modern ML libraries including PyTorch, JAX, HuggingFace, and familiarity with agent-oriented tooling like Pydantic AI. 4、Experience working with knowledge systems, semantic search, and retrieval-based techniques. 5、Deep understanding of LLM development, including pretraining concepts, fine-tuning methods, inference optimizations, and LLM-based agents. 6、Demonstrated experience applying techniques such as reinforcement learning (e.g. RLHF), model distillation, and instruction tuning. 7、Curious, self-driven, and comfortable working across disciplines; strong problem-solving skills and effective communication in English.

工作内容： 1、负责用户画像挖掘及搜索排序算法等的创新研究及开发，进行线下和线上实验评估，并对于算法策略进行持续优化； 2、深入理解包括搜索、推荐等流量分发场景的业务模式，通过数据分析和挖掘，挖掘用户长短期兴趣偏好，驱动搜索推荐算法迭代； 3、在电商场景有人货场匹配的应用经验，针对AB实验等数据进行效果分析和归因分析，并不断从业务角度、数据角度推进各模块匹配效率的优化； 4、主动诊断及发现业务问题，科学的方法和分析输出业务策略，同时能基于复杂的业务问题进行数据挖掘和模型探索，沉淀业务分析思路，产出对业务和产品有价值的方案和建议，并能赋能供应商。 任职资格： 1.3年及以上相关工作经验；计算机、统计学、数学、信息技术等相关专业；研究生及以上学历优先； 2.良好的数据敏感度，能从海量数据提炼核心结果；有丰富的数据分析、数据挖掘、效果评估的经验和能力； 3.有机器学习算法基础、数据挖掘基础以及相关工作经验，熟悉常用的算法模型；有搜索或推荐场景数据算法、用户画像挖掘、数据挖掘等相关工作经验优先；精于逻辑推理、统计分析理论； 4.熟悉一种或多种编程语言Python/Java等；熟悉一种或多种主流的分布式深度学习计算框架Tensorflow/PyTorch等；熟悉Hadoop、Spark等分布式并行处理技术，熟练掌握Hive SQL语言； 5.具备良好的抗压能力、沟通能力和团队精神，有独立开展分析研究项目经验，有产品化思维。

岗位职责 1. 负责医疗场景通用机器学习任务核心算法开发，包括图像分类，多模态，多层次分类，多代理强化学习等； 2. 深入业务场景，探索实现接诊风控，分类分割等方向的算法设计和实现。 任职要求 1. 具备2D/3D机器视觉（CV），自然语言处理（NLP），强化学习，图学习等机器学习方向的项目经验； 2. 掌握主流机器学习和深度学习方法，熟练使用至少一种深度学习框架，如Tensorflow/Pytorch等； 3. 熟练使用至少一种编程语言，如C++/Python/Java等，具备良好的算法基础和代码习惯； 4. 熟悉Hadoop/Spark等大数据处理工具； 5. 具备一定的算法工程能力； 6. 具备独立分析并解决问题，良好的沟通协调和团队合作能力。

岗位职责 1. 负责正畸场景通用机器学习任务核心算法开发，包括图像分类，多模态，多层次分类，多代理强化学习等； 2. 深入业务场景，探索实现接诊风控，牙齿分类分割，自动排牙等方向的算法设计和实现。 任职要求 1. 具备2D/3D机器视觉（CV），自然语言处理（NLP），强化学习，图学习等机器学习方向的项目经验； 2. 掌握主流机器学习和深度学习方法，熟练使用至少一种深度学习框架，如Tensorflow/Pytorch等； 3. 熟练使用至少一种编程语言，如C++/Python/Java等，具备良好的算法基础和代码习惯； 4. 熟悉Hadoop/Spark等大数据处理工具； 5. 具备一定的算法工程能力； 6. 具备独立分析并解决问题，良好的沟通协调和团队合作能力。

职责描述：1、针对反欺诈、反洗钱、风控、智慧交通等业务场景提出专业有效的算法解决方案，并建立机器学习算法模型，取得较好的业务效果2、跟踪业界前沿机器学习技术，设计并实现相关算法，例如深度学习、联邦学习、强化学习、AutoML等算法模型3、对算法领域进行方向性和体系化规划，带领算法团队落地建设并拿到结果任职要求：1、机器学习、人工智能、数据挖掘、自然语言处理、计算机科学相关专业或数学、统计学等专业，985或者211硕士以上，2年以上算法项目工作经验2、熟悉常见的机器学习/深度学习算法和数据挖掘算法，包括GBDT、LR、SVM、XGBoost、DNN、RNN等3、具有机器学习、深度学习、强化学习、NLP等相关领域研究经验；能进行算法推理，在算法项目上有创新性工作4、熟悉机器学习框架或工具，理解源码并能应用于项目，对PaddleFL、TensorFlow Federated、PySyft、TF-Encryption、CrypTen、FATE等开源项目有深入研究者优先5、博士优先，在人工智能与机器学习WSDM、ICML、SIGKDD、NIPS、RECSYS、WWW、ACL、EC**会议或期刊发表论文者优先6、主导过反欺诈/搜索/推荐/广告等大型机器学习算法项目者优先7、对业界新技术敏感，具有团队合作精神、富有责任心、有技术热情和自驱力，善于沟通和协作8、编程能力强，精通Python，熟悉C++或者Java语言9、在联邦学习领域做相关研究和落地，负责联邦学习中台分布式机器学习算法的实现经验优先。

工作职责： 预测方向： 负责构建高效的系统和算法帮助自动驾驶车辆理解复杂多样的周边环境，并针对 PB 级数据进行算法的测试、验证和快速部署。包括但不限于以下方面： 1. 跟踪复现顶会最新论文，对道路交通参与者(车辆、行人、自行车等)的意图、轨迹、分布进行分析和预测。 2. 构建模型理解交通参与者多样密集的复杂场景，包括但不限于测试区域、园区、城市道路。 3. 研发在线预测系统以及离线机器学习模型流水线。 仿真方向： 负责仿真算法研发，以实现更合理的行为推演和交互场景构建。包括但不限于以下方面： 1. 跟踪复现顶会最新论文，使用机器学习方法对场景的自动生成、行为推演、场景构建和仿真评估进行研发。 2. 构建分布式仿真算法平台，实现高效并发的场景仿真。 任职要求： 1. 具有计算机、自动化、通信工程等相关专业背景。 2. 对传统机器学习、深度学习、优化理论一项或多项有深入研究。 3. 熟悉数据结构算法，熟练使用 C++ 或 Python，熟悉某种深度学习框架。 4. 有机器学习相关论文发表、竞赛获奖者优先。 5. 有自动驾驶/机器人系统算法开发经验者优先。