工作职责： 1. 负责语音机器人及AIGC产品的规划和方案设计； 2. 深入了解业务场景、用户需求和痛点，提升产品力； 3. 深入了解机器人的使用，设计、应用、优化等； 4. 负责产品推广和运营，持续优化产品，提升业务效果和用户满意度； 5. 学习和了解大模型等最新技术，跟踪市场动态，促进产品和业务创新。 岗位要求： 1、本科及以上学历，计算机、人工智能、数学等相关专业毕业，3年以上机器人或AI产品设计和迭代经验； 2、具备丰富的产品设计和落地经验； 3、具备较强的沟通和跨团队协作能力，与算法和开发团队紧密合作； 4、具有市场分析、用户调研、数据分析、产品体验能力，数据驱动产品迭代； 5、自驱力，学习能力强，逻辑强，能适应快速的变化，能捕捉跟进AIGC相关动态。

职位职责： 1、负责开发知识图谱、AIGC创作、智能客服等AI方向的工程架构系统； 2、深入理解产品和业务，解决产品需求和AI算法工程化的问题，支撑业务快速发展； 3、针对各类型的AI算法工程实践进行抽象、设计与整合，打造统一的AI能力架构，能够支持多种类型的AI算法服务； 4、通过深入合理的架构抽象设计，提升AI算法的落地效率，降低算法工程师算法工程化的成本，提升算法的迭代效率； 5、针对架构进行不断的升级与优化，降本AI算法的推理/训练成本，提高算法效率； 6、负责AI算法架构的稳定性、性能优化、扩展性等技术研发。 职位要求： 1、深入掌握一门编程语言，如C++/Java/Go等，有扎实的编程能力及良好的测试习惯，有扎实的计算机相关基础知识，熟练掌握常用的数据结构及算法； 2、优秀的分析问题和解决问题的能力，对架构设计优化有极高的追求和热情，对解决具有挑战性问题充满激情； 3、良好的系统设计能力，有搜索引擎、推荐系统、广告引擎、计算机视觉、自然语言处理任一场景的工程架构开发经验； 4、能够独立完成整体技术方案的设计、开发、自测及文档编写； 5、具备独立解决问题的能力，良好的团队合作意识和沟通能力。

美团的使命是“帮大家吃得更好，生活更好”，公司聚焦“零售 + 科技”战略，和广大商户与各类合作伙伴一起，努力为消费者提供品质生活，推动商品零售和服务零售在需求侧和供给侧的数字化转型。 2018年9月20日，美团正式在港交所挂牌上市。美团将始终坚持以客户为中心，不断加大在科技研发方面的投入，更好承担社会责任，更多创造社会价值，与广大合作伙伴一起发展共赢。 岗位职责 1. 负责美团首页猜喜推荐排序算法的研发工作，设计和优化推荐算法模型，提高系统的推荐效果和用户体验； 2. 负责开发和维护推荐系统，包括数据采集、数据处理、特征工程等模块的开发和优化； 3. 参与团队技术讨论，提供技术解决方案和技术支持，协助团队成员解决技术难题； 4. 跟踪行业发展动态，在美团场景下落地生成式推荐，不断提升团队的技术能力和创新能力。 岗位基本需求 1. 硕士研究生及以上学历，计算机、统计学、数学或相关专业； 2. 具备至少3年以上的推荐算法开发经验，熟悉常用的推荐算法模型和技术； 3. 熟悉机器学习和数据挖掘算法，具备良好的数学基础和编程能力； 4. 熟悉使用Hive/Spark/Hadoop等大数据工具，熟悉TensorFlow/PyTorch等框架，有深度学习实际项目经验； 5. 具备良好的团队合作意识和沟通能力，能够与产品、运营等团队紧密配合，完成项目目标。 具备以下者优先 1. 有推荐业务上大规模机器学习优化落地经验； 2. 有复杂业务场景下深度学习模型的算法研发及改进经验； 3. 密切关注业界最新进展，在SIGKDD、CIKM、ICML、ICLR、SIGIR、RECSYS等顶会发表过创新性论文或调研业界论文并成功应用于实践； 4. 在Kaggle等平台上取得较大型机器学习/深度学习竞赛靠前名次。 岗位亮点 1. 美团APP首页推荐，亿级DAU、海量的用户数据、复杂的业务场景，挑战算法的极限并提升个人技术能力。 2. 具备广阔的职业发展空间，可以在推荐算法领域不断深入研究和探索，成为业内有影响力的专家。 3. 团队氛围好，专注解决算法以及用户体验问题，可以跟组内优秀同事共同成长。

大众点评作为国内重要的本地生活消费决策参考平台，多年来深耕本地生活消费领域，深受广大用户的信任和喜爱。我们的业务覆盖了吃喝玩乐游购娱等生活场景，通过极具辨识度和公信力的”星级“和”评价“产品，为数亿用户提供了全面、可信的消费决策依据。为更好满足用户探索城市的需求，大众点评在原有星级和评价的基础上，以信息流产品形式，助力用户发现更多好去处。大量优秀年轻同学的加入，为我们的团队注入了澎湃活力。我们相信，真实的生活是不可替代的，真实的感受是值得记录的，真实的美好是要被看到的。希望优秀的你能和我们一起，帮助广大用户在大众点评上发现更多好去处，找到属于自己的人间烟火气，共创美好生活。 岗位职责 1. 参与点评搜索场景下召回/相关性/排序等核心模块的优化工作； 2. 关注业界在搜索/推荐场景的前沿技术，能够合理优化和解决实际业务问题； 3. 利用NLP/深度学习等相关技术，不断优化搜索用户体验，驱动业务规模增长。 岗位基本需求 1. 2年及以上推荐/广告/搜索等领域算法开发经验； 2. 具备扎实的编程能力和数据结构算法基础； 3. 熟练掌握NLP/深度学习等相关技术，熟练应用算法工具，如TensorFlow、PyTorch等； 4. 对数据敏感，具有优秀的逻辑思维能力，学习能力强，对解决挑战性问题充满热情； 5. 具备良好的团队协作能力和沟通能力。 具备以下者优先 1. 在大厂的搜推广领域有算法落地经验； 2. 在国际顶会或核心期刊上发表过学术论文。 岗位亮点 1. 参与点评搜索渗透的机遇和挑战，与业内搜索领域一流的技术团队一起攻坚业务问题； 2. 参与百亿级样本和十亿级特征规模的深度学习模型的训练，以及相关的离线在线pipeline的优化； 3. 深度洞察用户需求，参与业务策略的制定，在千万级别的用户场景上验证自己的想法； 4. 点评搜索核心研发团队，极具挑战的算法实战业务环境，特别适合希望在算法方向做深做强追求卓越的同学； 5. 完善的培养机制和良好的团队氛围，包括mentor、知识分享、技术博客/论文/专利机制等。 其他补充信息 点评技术部负责点评App相关业务的研发工作，支撑业务发展，为用户提供优质的服务，同时致力于用技术手段为点评APP的用户提供业界一流水准的用户体验。

职位描述 1、参与亿级用户规模的电商推荐优化，提升内容电商观看时长、点击率、转化率、GMV、LTV等核心指标； 2、参与机器学习、深度学习领域的核心研发工作，包括但不限于神经网络模型的设计与优化、迁移学习、强化学习、对比学习等的算法和系统研发； 3、针对海量用户行为数据，提供分布式算法实现的解决方案，大幅提升算法计算规模和性能； 4、参与推荐机制的顶层设计，优化电商流量结构和GMV结构，促进电商生态的健康发展。 任职要求 1、硕士及以上学历，计算机、数学或统计学相关专业； 2、熟悉Linux环境、C++和Python语言，良好的逻辑思维能力，优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底； 3、具有机器学习、数据挖掘、推荐系统或者自然语言理解等相关领域知识； 4、善于阅读文献，快速学习 ，具备优秀的分析和解决问题的能力，良好的沟通协作能力。 加分项： 1、有推荐系统、机器学习、信息检索、自然语言理解、计算广告学及算法博弈论相关领域研究或实习经验； 2、在NIPS、ICML、ACL、SIGKDD、RECSYS、WSDM、WWW等相关国际**会议上有文献发表； 3、有ACM/ICPC、NOI、Topcoder、Google Jam等或类似算法竞赛经历者优先； 4、具备大规模电商推荐算法经验者优先。

岗位职责： 1、负责安全，风控类算法开发； 2、负责文本，图，视频类AI算法开发； 3、探索前沿AI技术落地场景。 岗位要求： 1、研究生及以上学历，AI相关专业或计算机相关专业毕业； 2、熟练使用PyTorch，TensorFlow等深度学习框架； 3、掌握Transformer，Bert等算法，有LLM，Diffusion等训练和调优经验者优先； 4、具备良好的沟通和团队协作能力，积极主动学习能力&技术深入探索能力。

岗位职责： 研究、设计并实现推荐系统的算法和模型，包括协同过滤、内容推荐、深度学习模型等。 分析用户行为数据和产品内容特征，提取关键特征并构建推荐模型，优化推荐结果。 不断优化推荐算法，提升推荐质量和准确性，满足用户个性化需求。 参与推荐系统的架构设计和优化，提高系统的扩展性和性能。 与团队成员合作，进行实验和测试，评估推荐算法的效果并提出改进方案。 跟踪最新的推荐算法和技术，探索并引入新的方法来提升推荐系统的性能和效果。 岗位要求： 本科及以上学历，计算机、统计学、数学等相关专业优先； 5年及以上机器学习相关工作经验，其中至少3年推荐算法排序经验； 熟悉协同过滤算法，熟悉LR、FM、XGBoost等常用机器学习模型，熟悉DNN； 具备大数据的分析能力、大数据挖掘能力，数据各种数据平台的使用，例如：Hive/HBase/Spark/； 熟练使用python语言，熟悉Tensorflow框架优先； 了解AB实验流程，熟悉电商推荐常用的评估指标； 具备较好的工程基础和良好的代码风格； 具有良好的沟通能力，英语听力良好。

职位描述 1、参与亿级用户规模的视频推荐优化，提升停留时长、点击率、留存率等核心指标； 2、参与机器学习、深度学习领域的技术研发工作，包括但不限于神经元网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习等的算法和系统研发等； 3、分析海量用户行为数据和视频数据，增加有效的特征，挖掘用户兴趣，优化排序机制； 4、通过超大规模机器学习模型和系统，使用先进的检索和排序手段，优化社区生态，优化快手的推荐效果； 5、针对海量用户行为数据，提供分布式的算法实现的解决方案，大幅提升算法计算规模和性能； 6、参与搭建推荐系统框架，提供高并发，大数据，高效可靠的线上服务； 7、参与全域流量博弈的机制设计，协助拓展业务边界； 8、参与前沿问题的探索与研究，结合实际应用场景，提供全面的技术解决方案。 任职要求 1、计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历； 2、熟悉Linux，C++，Java和Python，优秀的编码与代码控制能力, 扎实的数据结构和算法功底； 3、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算，具备实际工作经验； 4、善于阅读文献，快速学习 ，具备优秀的分析和解决问题的能力，良好的沟通协作能力。 如果你还满足以下要求，我们会优先考虑： 1、有推荐系统、机器学习、信息检索、自然语言理解、计算广告学及算法博弈论相关领域研究及实践经验； 2、有实际线上的高并发架构开发和调优的经验； 3、在SIGKDD、ICML、NIPS、WSDM、WWW、ACL、RECSYS等相关国际**会议上有文献发表； 4、有ACM / Topcoder Algorithm 或类似算法竞赛经历者优先。

岗位职责： 1.    参与机器视觉人工智能核心技术研发、优化 2.    参与大数据平台的数据挖掘、机器学习相关算法研究、开发和调优工作； 3.    应用机器学习、深度学习等技术，针对图像分析、大数据建模，结合业务需求，研发创新产品和技术平台； 4.    结合具体业务，对算法进行优化，提出独立见解和解决方案，解决实际问题；     岗位要求： 1.    对AI项目有浓厚的兴趣，独立完成完整图像识别或者其他类深度学习项目或者分支项目有限。在国际级期刊发表过相关论文者优先 2.    熟悉图像处理算法者优先 3.    能够使用Python/C++/Java实现预定的算法逻辑，并进行调优工作； 4.    熟悉机器学习算法（分类、聚类、回归等），熟悉数据可视化优先； 5.    具备分布式算法设计和实现经验优先； 6.    熟悉主流深度学习平台 7.    学历要求：人工智能研究的硕士优先

职位职责： 1、负责飞书AI产品相关的评测工作，包含AI算法的评测体系建设、评测集构建、以及相关评测工程化建设等； 2、负责ASR、MT、NLP等相关领域产品的交付品质，制定合理的验收机制，来评估模型品质，指导模型优化方向； 3、负责AI算法的评测标准和评测流程制定，构建评测集，并推进评测执行，分析评测结果，对模型质量给予充分评估； 4、建设相关评测工具/平台，推动评测工程化和无人化。 职位要求： 1、计算机或者人工智能等相关专业，本科学历及以上； 2、有AI相关的模型评测经验者优先； 3、至少熟练使用 Python/Go/Java 其中一种语言，可进行相关开发； 4、需要有较好的数据处理能力，沟通协调能力，认真负责； 5、对于AI行业新技术、新方向有兴趣，有敏感度者优先。

职位描述： 1. 负责搜狐视频/图文推荐模型的开发和策略制定，为用户留存和内容生态负责； 2. 和产品、数据、工程团队紧密合作，挖掘用户需求和行为特征，通过数据反馈的方式进行快速迭代； 3. 跟踪学术界和工业界的前沿推荐技术，包括个性化推荐、基于LLM的推荐和多模态推荐，并将这些技术应用于实际场景中。 职位要求： 1. 硕士及以上学历，计算机相关专业，具备2年以上互联网大厂工作经验 2. 具备扎实的数据结构、算法和开发能力，精通至少一种编程语言，如Java、Python、C++等； 3. 深入了解推荐算法常用模型，熟悉TensorFlow/Pytorch等深度学习框架，具备大规模数据处理、分析和挖掘能力； 4. 具有出色的团队管理和项目管理能力，有团队管理经验者优先考虑； 5. 具备良好的沟通和协作能力，能有效地与其他团队成员合作。

工作职责 1、通过机器学习、数据挖掘等算法对用户兴趣进行建模，优化推荐算法，提升图文、视频推荐的效果和体验，增加用户的粘性； 2、将推荐、广告等相关算法应用于商业和非商业化内容的分发中，平衡用户内容消费和商业化变现； 3、基于实时数据流处理、大规模特征存储，分布式深度学习平台，对推荐召回、排序、重排序等算法效果和性能进行持续优化。 岗位要求 1、计算机或相关专业本科及以上学历，3年以上相关工作经验； 2、熟悉python、java、c++等一种编程技术，有较强的代码能力； 3、熟悉常用机器学习算法，能够理解算法原理。了解推荐系统流程，能够根据不同推荐业务场景研究和优化算法； 4、具备良好的团队合作和沟通能力。

岗位职责： 深度参与彩贝壳推荐/搜索引擎开发，为算法团队提供工程侧支持，包括推荐系统维护，故障排查，迭代升级等。 岗位要求： 1.计算机，统计学，数学等相关专业毕业； 2.有3年以上推荐/预测算法领域实际工作经历； 3.具备良好的数据分析，模型评估能力，在推荐/预测领域有丰富的实战经验； 4.熟悉常用的机器学习算法（LR/GBDT/SVM等）,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.深刻理解数据清洗，特特提取，以及机器学习，算法框架等理论； 6.具有良好的算法前瞻性； 7.积极主动，认真负责，具备良好的技术问题分析能力，团队协作能力，强烈的责任心以及抗压能力，不挑活；

职责描述： 1. 基于智能电视上特定业务与场景研究合适算法模型构建精准的智能推荐系统； 2. 基于海量用户行为数据进行数据挖掘与画像建模，构建智能电视平台上的用户画像。 任职要求： 1.***本科及以上学历，3年以上智能推荐算法、用户画像算法开发与调优经验； 2.精通机器学习、深度学习算法在智能推荐、用户画像上的应用，至少熟悉一种深度学习平台（Tensorflow、 Caffe、Torch）； 3.熟悉使用Hadoop，Spark，SparkStreaming等大数据基础平台； 4.具备较强的数据分析，问题分析，逻辑思维能力，良好的沟通及团队协作能力。

工作职责： 1.ctr server、标签系统、用户画像、内容推荐等相关方向的研发工作； 2.海量用户服务架构、大规模数据平台、算法平台等相关开发和建设。 任职资格： 1.**本科及以上学历，计算机/数学相关专业，1-3年推荐相关方向研发经验； 2.熟悉java或者c++，java语言优先，熟悉linux开发环境，较好的编程功底； 3.熟悉大数据和分布式系统相关技术栈，包括HDFS/YARN/HIVE/HBASE/SPARK/STORM/KAFKA/REDIS等； 4.对数据敏感，较强的动手实践能力、代码工程经验，逻辑思维强。 加分项： 1.了解nlp、特征工程、推荐系统、策略优化等； 2.较强的个人自驱力、团队协作能力、优秀的领导力； 3.有大规模推荐系统架构设计和开发经验，知名互联网工作经历。