目前在招岗位 1.健康管理师（教练） 通过微信群服务顾客，开方案，用微信建群的方式服务指导顾客的一日三餐饮食规律，运动营养，生活习惯等等。 2.讲师腾讯会议讲课，传授健康知识， 每场课程1~2小时。 3.社群运营岗 以上岗位，均为线上居家办公，分专业和运营两条线。有经验，可直接应聘，无经验可以先学习， 学习不收费，学会为止。 公司职业发展规划： 学员-运营（无需销售）-健康管理师-讲师-合伙人

岗位职责： -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。 -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： -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。 -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。 -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。 -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。 -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。

岗位职责: 1、负责大规模稀疏模型的训练与推理过程的性能与效率优化，支持CPU/GPU 异构高性能模型工程大规模落地 2、设计与开发机器学习系统，包括数据读取，模型训练，参数存储，模型服务等，搭建上层应用与工作流等 3、协同算法业务团队优化模型效果与训练推理性能 岗位要求: 1、计算机，电子工程，通信等相关专业 2、熟悉C/C++/Python 或java编程语言，有扎实的计算机工程基础，有cuda编程实践经验，熟悉相关编译，调试，性能分析工具 3、学习能力强，有求知欲与自我驱动能力，良好的沟通能力与团队协作能力 4、有以下经验者优先： （1）了解搜索，广告，推荐系统，有相关领域算法与工程经验者优先 （2）有高并发服务设计与实践经验，有分布式系统/K8S调度/RPC框架等实践者优先 （3）熟悉GPU/cuDNN/Trition等，有GPU加速优化者经验者优先 （4）熟悉Tensorflow/HugeCtr/PadddlePaddle/Pytorch等深度学习框架，有框架二次开发经验者优先 （5）有编译优化相关(tensorRT/XLA/TVM等)相关实践者优先

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。

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。

工作职责： 1、微众银行机器学习平台的建设开发与运营管理工作； 2、负责机器学习平台研发与维护，包含特征工程、模型训练、模型部署、模型管理、计算资源调度等MLOPS链路上功能迭代； 3、负责MLOPS相关体系在公司内部的运营、落地及使用，推进MLOPS适配不同的业务场景。 岗位需求： 1、大学本科及以上学历，计算机或者相关专业； 2、具备较强的主动承担意识和自我驱动力，良好的客户服务意识； 3、具备较强的主动学习意识和学习能力； 4、熟悉 Golang/Python/Java 语言，扎实的编程功底，有良好的代码品位和设计风格: 5、熟悉Kubernetes、Docker等常见工具和框架，熟悉容器化与云原生技术； 6、掌握常见的机器学习算法，同时了解风控开发流程； 7、具备机器学习平台开发及大规模模型训练推理经验优先，熟悉机器学习平台相关工具优先，如kubeflow、volcano、mlflow等。

岗位职责： 1、负责机器学习平台后台相关设计与开发，保障大规模业务场景中的落地； 2、负责模型训练过程的效率优化，加快模型迭代效率、提升模型效果； 3、面向算法工程师的接口和工具优化，降低机器学习应用门槛； 4、协同算法工程师优化模型效果； 岗位要求： 1、熟悉掌握 C++/JAVA/GO/Python 中一种或多种编程语言，熟悉常用算法和数据结构，扎实的编程功底； 2、了解 Kubernetes、Docker等云原生技术工具，了解Spark、Flink等大数据领域技术框架 ； 3、加分项：具备一定分布式、大数据软件开发经验优先；了解主流深度学习框架 TensorFlow/Pytorch/MXNet 等优先； 4、有强烈的自主学习能力、执行力，具备良好的沟通能力和优秀的团队协作能力。 此岗位为腾讯集团旗下子公司编制岗位

岗位职责 1、独立负责模块研发（系分/编码/自测等），输出高质量代码、自测和功能交付。 2、具备风险意识，非功能性考虑充分、自测覆盖完善。 3、参与日常运营问题排查及支持。 岗位要求 1、JAVA基础扎实，理解IO、多线程、并发和集合等基础框架、了解OOP、OOD和常用设计模式；对JVM原理有一定的理解，并拥有优秀的编码能力、质量意识和解决问题的能力。 2、数据库基础扎实，理解事务机制、锁机制和SQL运行优化机制，并具有丰富的实践经验。 3、了解常见分布式开源框架的原理（Redis、Kafka、MQ等）、分布式系统设计、分布式缓存、消息等，并有一定的实践经验。 4、对互联网或分布应用开发的新潮流有关注，乐于学习和尝试新技术，追求编写优雅的代码，从技术趋势和思路上能影响技术团队。 5、积极主动、有较强的责任心和学习能力。

工作职责 1、负责微粒贷等线上金融信贷产品全流程风险模型开发。基于互联网、金融行业相关数据，通过聚集性发现、回归分析、集成学习、复杂网络、深度学习等算法技术，挖掘群体行为特征及信用风险评估； 2、擅长高维度、非结构化、网络结构等复杂数据的挖掘和建模，能够基于互联网大数据，挖掘客户360度特征，对客户身份识别、社区发现设计有效算法，将成果应用在信用评价、欺诈侦测、异常行为识别等场景； 3、负责数据挖掘前沿技术的探索和调研，通过实验、创新等方式引入到风控模型建设中，改进创新方法以解决非常规化问题。 任职要求 1、计算机（机器学习、人工智能等方向）、数学、统计或相关专业硕士及以上学历； 2、数据数据挖掘、概率统计、机器学习、自然语言处理、模式识别或信息检索等专业领域知识，并对其中擅长领域理解透彻； 3、三年以上机器学习和算法实施相关工作经验，具有较强的数据理解能力、数据分析能力、业务感知能力，熟悉社会网络分析方法，有推荐系统、社团发现、大规模数据挖掘项目实施经验优先； 4、熟练使用Python/SAS/R等数据挖掘工具，有数据可视化经验者及开源数据挖掘工具实战经验者优先； 5、熟悉Hadoop/Spark/Storm/Hive等至少一种分布式计算技术，具有海量数据处理经验； 6、积极创新、有开拓精神、乐于面对挑战、有较强的执行能力，具有高度的责任心和良好的团队合作精神。

职位职责： 团队介绍：平台治理算法团队2020年9月成立，主要职责是通过优化算法，和电商业务团队配合，对字节跳动电商产品进行全方位的质量/生态的治理，既包括低质/风险/违规问题的打击，也包括画风优化、优质内容扶持、电商生态建设等。 平台治理算法团队使命：经营带货有保障，所见所得皆好物； 愿景：打造安全合规的平台秩序，建立用户信赖的健康生态。 1、负责运用算法挖掘、识别和预测电商场景中的风险和低质的商家/商品/带货主播，并配合业务进行管控； 2、负责运用算法挖掘影响商品体验和履约时效体验的事件和行为，建设数据模型，协助构建良好的生态体验环境，为业务提供支持； 3、参与构建挖掘电商直播、商品、商家和带货主播等多种实体的数据，对大规模网络/海量特征序列进行建模，支撑内容理解/多模态表征/社区挖掘等业务场景解决问题，并为商品/直播/视频治理提供支持； 4、参与构建大规模的图存储和图学习平台，完善电商社区内商家/商品/带货主播的关系建设，并赋能治理业务； 5、探索和调研机器学习/图学习/序列学习和相关方向前沿技术，并落地于真实业务场景。 职位要求： 1、有扎实的代码能力，熟悉深度学习/图神经网络/机器学习框架，如 pytorch、tensorflow、DGL、pyg、sklearn 等； 2、熟悉机器学习/图学习/序列学习算法中的一项或者多项，如图建模、时序信号建模、节点/子图分类、社区挖掘、表征学习、自监督/半监督学习等，有一定深度和广度； 3、熟悉相关算法在数据挖掘、搜索推荐、内容理解、治理风控的应用者优先； 4、熟练使用 numpy、pandas 等独立进行建模实验，熟悉大数据工具 Hive、Spark、Hadoop 者优先； 5、在数据挖掘、机器学习（KDD、ICML、NIPS、VLDB等）等领域**会议有文章发表者，或在数据挖掘竞赛（Kaggle、天池）优胜者优先。

工作内容包括：●承担供应链相关算法研发、设计、部署、监控以及持续迭代优化等工作；●紧跟业界主流技术和新技术，并结合快驴实际业务场景构建优化算法提升其运作效率及降低成本；●持续进行业务模式、模型和算法创新和落地，驱动配送业务创造巨大价值；●指导团队新同学 岗位基本要求：● 具备较强的业务理解和数学建模能力，能快速理解问题、抽象并设计解决方案；● 有地图定位以及LBS数据挖掘相关领域的工作经验● 对数据敏感，能够从数据中发现问题并追踪原因；● 具有较强的学习能力、自我驱动能力、交流沟通和团队协作能力；● 积极沟通，工作主动，愿意尝试新的技术、业务领域；● 3年以上算法工作经验，掌握Java或者python；● 熟悉机器学习算法模型、深度模型及相关框架；

岗位职责： 1) 进行下深度学习框架算法的测试，包括功能测试、性能测试和兼容性测试，确保新框架的可用性。 2) 对主流算法模型进行全面测试，验证其在不同场景下的准确性、鲁棒性和效率，同时关注模型的集成和互操作性。 3) 测试用例开发： 制定并开发详细的测试用例，覆盖不同神经网络框架、算法和模型的各个方面，以确保测试的全面性和深度。 4) 自动化测试脚本编写： 编写自动化测试脚本，提高测试效率，确保测试的可重复性和持续性。 5) 分析测试结果，及时发现和报告问题，并协助开发团队解决问题。 6) 与产品经理和开发团队密切合作，了解产品需求和设计，确保测试工作符合业务需求。 7) 持续学习和探索新的测试方法和技术，不断提升测试水平和质量。 任职要求： 1) 设计并开发用于测试深度学习框架底层算子的详细测试用例，包括对各种算子的功能、性能、兼容性和边界条件进行全面测试。 2) 编写自动化测试脚本，提高测试效率，确保测试的可重复性和持续性。 3) 对不同底层算子的性能进行深入分析，识别潜在瓶颈，提出性能优化的建议。 4) 熟悉Python测试框架，如unittest、pytest等，并能够利用其进行测试用例的执行和管理，并能根据需求进行定制和扩展。 5) 对新技术和新方法有敏锐的洞察力，能够及时跟踪和评估新的测试技术和工具，保持技术领先地位。 工作地点： 北京中关村，上海张江，杭州五常，嘉兴湘家荡

工作地嘉兴 1、负责多智能体博弈等强化学习算法开发与验证； 2、负责针对不同博弈对抗环境制定研究思路； 3、负责强化学习相关的项目申报书编写以及调研工作。 任职要求 1、熟练掌握Python等编程语言； 2、熟悉Pytorch等深度学习框架； 3、熟练掌握常见强化学习算法与多智能体模型，例如DQN、PPO，MADDPG等； 4、有较强的钻研能力以及团队协作能力； 5、博士学历1人、硕士学历2人。

职位职责： 1、负责火山引擎-机器学习平台的研发，聚焦AI算法工程师的体验，从机器学习系统、云原生、云计算架构等多个层面进行技术探索和攻坚，帮助客户实现高性能、高资源利用率的高性能计算平台； 2、设计和实现机器学习相关的基础设施/算法框架/工具链等，并推动落地到业务中； 3、探索业界前沿的机器学习相关技术，持续提升平台能力、降低算法使用成本。 职位要求： 1、熟悉Linux平台下的分布式系统的开发及运维，三年及以上Golang/Python/C/C++/Java/Scala的开发经验，ACM/ICPC/Codeforces等获奖者优先； 2、能够从产品思维、机器性能和稳定性、团队协作等多种视角，高标准要求自己的技术方案和每一行代码； 3、对如下一个或多个领域有经验，或者无经验但有浓厚的兴趣（须额外付出时间进行深入研究和探索）： a. 云原生：Kubernetes(调度器/CSI)、容器系统、大规模训练任务和推理服务的编排、在离线混部及资源调度、微服务网格和流量治理、Terraform等； b. 云计算：云存储、网络虚拟化、云安全、混合云、技术商品化探索等； c. 机器学习：Pytorch/Tensorflow/JAX/PaddlePaddle/Mindspore等机器学习框架、GPU/NPU/ARM等最新异构计算系统与架构、RDMA高性能网络。

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；