岗位描述： 1、负责图像识别相关算法的研究和实现； 2、开发应用在端侧和边缘侧设备的视觉模型，进行模型精度提升和加速压缩； 3、主导深度学习算法场景落地； 4、结合应用场景建设视觉应用AI平台。 岗位要求： 1、本科及以上学历，计算机或数学相关专业； 2、具有良好的数学功底，对数据建模、机器学习和深度学习有深入的理解与认识； 3、良好的C/C++/Python编程基础；至少熟悉一种常用深度学习开发框架； 4、掌握常见的分类、检测、分割、生成模型；掌握常用模型加速和压缩技术； 5、⼯作认真负责，有快速学习的能⼒，主动积极，有好奇⼼； 6、具有良好的沟通、团队协作、工程实现、计划和达成目标的能⼒。

职位描述: 1、基于百亿级海量数据，发现用户行为规律，挖掘用户标签，并应用于内容安全业务； 2、针对特定场景，结合用户行为分析、内容识别，发现潜在的内容风险，为公司业务的发展保驾护航； 3、持续完善监控体系，快速发现、定位风险。 任职要求: 1、计算机、数学或统计学相关专业本科及以上学历，2年以上工作经验； 2、思路清晰，逻辑严谨，有高度的业务敏感性与数据敏感性; 3、掌握1-2门编程语言，java/python优先，有良好的编程风格； 4、熟悉机器学习、数据挖掘、数据分析、分布式计算其中一项或多项，有实际工作的经验。

职位描述: 1、广告投放算法、策略、机制的研究和开发工作； 2、广告主端分析、优化、投放控制、流量预估系统的研发； 3、CXR预估算法及系统的研发； 4、视频广告的模式、机制的探索； 5、广告反作弊系统及策略研发。 任职要求: 1、熟练掌握linux下面向对象编程； 2、熟悉Java or C++， 熟悉机器学习、数据挖掘知识； 3、对数据敏感，有较强数据分析和解决问题能力； 4、有创业者基因：你渴望一个能够共同成长的团队，而不是找一份养家糊口的工作； 5、有开发高品质产品、编写高质量代码的自我要求 。 加分项： 1、理解广告算法&业务&技术架构，具备一年以上搜索广告或展示广告相关经验； 2、对技术有热情，动手能力强，参加过各类竞赛并取得较好成绩； 3、有高并发情况下的系统设计及实践经验。

岗位职责： 1.深入自然语言理解（NLU）技术和多模态情绪识别技术的研发与应用。 2.从事商业领域对话机器人（Chatbot）人工智能算法研究与应用。 3.将深度学习、强化学习等最前沿的AI技术应用于人机交互的各个方面，包括：问答系统，上下文理解，知识图谱，情绪识别与应对，任务达成以及开放域对话。 4.开发开放平台，提供业内领先的人工智能与机器学习服务。 任职要求： 1. 2年左右的算法岗位工作经验，国家**本科及以上学历； 2.在机器学习、深度学习方向有较强的积累，有深度学习的项目经验，熟悉经典的算法； 3.精通至少一种开发语言，如：Java、Scala、Python等，能熟练使用SQL进行数据处理； 4.有好的自驱力和业务意识，能够主动贴近业务，挖掘业务痛点，解决业务实际问题； 5.有较强的逻辑思维能力，善于分析、归纳、解决问题； 6.能够快速掌握工作领域的业务和技术，能承受必要的工作压力； 加分项 1.自然语言理解方面有经验； 2.人工智能对话机器人算法方面有经验，有1年左右的NLP项目经验；

工作职责: 1、研发和改进文本理解、文本生成、主题发现、知识抽取、知识图谱等技术； 2、在搜索推荐系统中应用提升分发效率； 3、跟踪业界与学界新进展并应用到实际业务中； 4、为反作弊业务、用户情绪识别等业务提供支撑。 任职资格: 1、熟悉NLP、数据挖掘、知识工程的经典算法，并能在业务中灵活解决实际问题； 2、熟悉机器学习的基础方法（分类、回归、排序、降维等）和深度学习的常用方法； 3、编程基础扎实，熟练使用至少一种常用编程语言，熟悉 Tensorflow、Pytorch 等至少一种常用深度学习工具； 4、逻辑清晰、沟通能力强，对自然语言处理或知识工程有浓厚的兴趣； 5、有重要项目实际业务经验、领域**会议发表成果或重要评测取得优异成绩的优先。

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. 参与搜索推荐的排序算法的优化； 2. 使用机器学习、数据挖掘技术构建模型，并应用至线上服务； 3. 通过技术支撑业务发展，共同实现经营目标； 4. 与其他技术团队紧密配合，制定有效策略。 岗位基本需求 1. 扎实的计算机专业基础，熟悉机器学习或自然语言处理技术，熟知常见算法模型，如：XGB、DNN、Transformer、BERT等，对技术开发及应用有热情； 2. 熟悉C++/Java/Python等编程语言，熟悉Spark、Hive应用，良好的编程能力和数据洞察； 3. 有Tensorflow、PyTorch等深度学习框架结合实际项目经验者优先，如：文本分类，实体识别、CTR预估； 4. 熟悉搜索/推荐/计算广告系统的构建原理和优化方法者优先； 5. 目标感强，结果导向，善于沟通学习，具有良好的主动性； 6. 踏实有耐心，重视执行细节和交付质量，对每一行代码负责，对用户负责，具备工匠精神。 具备以下者优先 1. 在机器学习、数据挖掘、信息检索等领域有过论文发表者 2. 在机器学习竞赛中有过较出色名次者 岗位亮点 1. 业务高速发展阶段，有更多的机遇和挑战。 2. 建设多场景、多业务统一的个性化建模能力。

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。

工作职责： 1.负责集团各业务场景中风控治理的算法研究，包括但不限于欺诈治理、作弊治理、生态治理等。从复杂的业务流程中发现问题并进行问题抽象，设计高质量的应对方案，保证方案落地。 2.使用tensorflow、python、机器学习平台等各类工具开发并部署风控算法模型，进行反欺诈团伙挖掘、识别各类欺诈行为，搭建欺诈服务监控系统。 3.开展集团内各类数据的特征研发工作，形成知识库。进行行为序列特征、图关系特征、多模态特征的开发和验证。 4.优化现有模型效果，并对模型架构进行系统化升级，建设自上而下的风控治理体系，丰富风控治理层次，推动应用落地。 5.紧跟行业的最新研究进展，关注前沿技术动态，进行相应的工程开发和业务落地。关注大模型、agent的发展趋势以及对安全的影响及应对。 任职要求： 1、计算机、数学统计等专业本科及以上学历，研究生学历优先。 2、熟悉linux环境，熟练使用sql进行数据分析和处理，精通python开发、tensorflow开发。 3、3年以上机器学习相关工作经验，扎实的算法基础和工程能力。在用户画像、行为序列挖掘、图关系、反欺诈、反作弊等一个或多个领域有1年以上相关经验，熟悉各类算法原理和性能调优，有实际项目落地。 4、良好的沟通能力和团队协作能力，数据驱动，有较强的责任心和进取心。优秀的学习能力，能根据工作需要灵活调整自己的方式方法。

岗位职责： 1.深入自然语言理解（NLU）技术和多模态情绪识别技术的研发与应用。 2.从事商业领域对话机器人（Chatbot）人工智能算法研究与应用。 3.将深度学习、强化学习等最前沿的AI技术应用于人机交互的各个方面，包括：问答系统，上下文理解，知识图谱，情绪识别与应对，任务达成以及开放域对话。 4.开发开放平台，提供业内领先的人工智能与机器学习服务。 任职要求： 1. 2年左右的算法岗位工作经验，国家**本科及以上学历； 2.在机器学习、深度学习方向有较强的积累，有深度学习的项目经验，熟悉经典的算法； 3.精通至少一种开发语言，如：Java、Scala、Python等，能熟练使用SQL进行数据处理； 4.有好的自驱力和业务意识，能够主动贴近业务，挖掘业务痛点，解决业务实际问题； 5.有较强的逻辑思维能力，善于分析、归纳、解决问题； 6.能够快速掌握工作领域的业务和技术，能承受必要的工作压力； 加分项 1.自然语言理解方面有经验； 2.人工智能对话机器人算法方面有经验，有1年左右的NLP项目经验； 3.人工智能相关专业 + 学历背景好一点（国家**）

风控算法工程师（验证码人机方向） 岗位职责： 1、基于不同的验证码形式和终端设计SDK埋点体系并与前端沟通采集逻辑，验证码形式包括不限于滑块、九宫格、图标点选等，终端覆盖Web、H5、Android、Ios。 2、基于采集到的验证码行为数据和设备数据构建人机识别模型判断是否为机器流量，并完成模型的实时线上部署，应用在登录、注册等各个业务场景用于风险识别。 3、通过和黑灰产的不断对抗，维护并持续迭代各验证码人机模型，探索不同的算法模式，并且将之应用到验证码场景中。 职位要求： 1、3年以上反欺诈＆风控、反作弊算法研发经历，计算机相关专业本科及以上学历，算法基础扎实； 2、熟悉黑灰产作弊手法，有成功的黑灰产对抗经验，负责并有效治理过某类反作弊问题，比如批量注册、群控等； 3、熟悉 Python/Scala/Java ，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、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、自然语言处理、分布式计算等相关技术，有行为序列挖掘相关经验优先； 5、有钻研精神，对安全风控有热情，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。

岗位职责： 1. 承担基于GPT系列或者其他开源大模型的开发和调优工作，包括训练流程搭建、指令微调、P’rompt工程以及面向下游任务的效果优化等； 2. 完成大规模预训练模型在到店业务场景中的应用落地，支持业务目标提升。 3. 紧跟业界大模型进展，探索前沿技术，解决到店业务的实际问题，包括智能问答、图文内容生成等； 4. 与其他团队密切合作，包括数据工程师、前后端工程师、产品经理等，实现高质量的产品和解决方案。 岗位基本要求： 1. 有大语言模型(LLM)预训练经验,熟悉相关技术细节和优化策略，如大规模语料收集、模型调优优化、自弱监督学习、强化学习等 2. 有小样本学习 (Few-shot learning)、提示学习(P‘rompt learning)等相关技术经验； 3. NLP相关领域3年以上经验，具有扎实的算法理论基础，熟练掌握自然语言主要算法模型，如实体识别、知识抽取等。熟悉NLP主流大模型，如ChatGPT/T5/PaLM/LLaMA/GLM等，对模型背后的原理和各自适用场景有深入的理解； 4. 有基于Tensorflow、PyTorch等深度学习框架的实战项目经验； 5. 具备较强的团队协作能力和沟通能力，有较强的学习能力和业务分析及问题解决能力。 具备以下优先： 1. 具有生成式模型训练及开发经验、信仰AIG者优先； 2. 有NLP、多模态研发背景，对QA/机器翻译/图文生成相关领域有深入理解的优先。 3. 对大规模预训练语言模型技术现状和发展趋势有深刻的理解和认知，并对相关技术有极高的热情。 4. 计算机相关专业博士优先， 发表过大模型相关研究AI顶会论文优先； 5. 具备有良好的代码开发能力，有开源项目开发经验优先。

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。

岗位职责： 1. 语音识别，声纹识别方向 需求： 1. 熟悉C++和Python 2. 熟悉机器学习和深度学习算法 3. 熟练使用Pytorch或TensorFlow 4. 有Kaldi，DeepSpeech，ESPNet经验优先 5. 每周实习时间保证3天以上

职位职责： 团队介绍：字节跳动搜索团队主要负责抖音、今日头条、西瓜视频等产品的搜索算法创新和架构研发工作。我们使用最前沿的机器学习技术进行端到端建模并不断创新突破，同时专注于分布式系统、机器学习系统的构建和性能优化，从内存、Disk等优化到索引压缩、召回、排序等算法的探索，充分给同学们提供成长自我的机会。 1、参与字节跳动搜索引擎研发工作，用最前沿的机器学习算法、海量的数据，做最激动人心的技术、给用户最好的搜索体验； 2、参与头条/抖音等产品的搜索研发工作，服务海量用户； 3、参与搜索算法改进，可能的方向包括： （1）NLP：将业界最先进的NLP技术应用到搜索算法改进中，包括纠错、分词、改写、Term Weighting、意图识别； （2）Ranking：解决千亿级网页的排序问题，攻克基础检索、相关性、意图理解、权威性、时效性等世界难题； （3）页面分析和摘要：从千亿网页中提取最有价值的信息，进行结构化字段提取、智能摘要生成、转码等工作来优化搜索体验； （4）链接分析：从万亿链接中找出最有价值的网页，优化链接质量、索引质量、垃圾作弊识别、调度策略等； （5）智能问答：探索最先进的阅读理解及语义抽取技术，研发开放域智能问答系统，直接在搜索结果第一位置满足用户 query 需求。 职位要求： 1、出色的分析问题、解决问题能力，总是能从纷繁复杂的数据中识别出问题本质； 2、出色的机器学习（Deep Learning）、NLP和数据挖掘基础，并能很好地建模应用于解决搜索问题； 3、强悍的代码能力、数据结构和基础算法功底； 4、熟悉Linux开发环境，熟练使用C++和Python语言； 5、有主流大规模搜索引擎算法优化经验者加分。

风控算法工程师（设备指纹方向） 岗位职责： 1、设备指纹ID算法的设计和研发，基于设备的硬件、网络、环境等设备信息及用户行为数据，根据机器学习/深度学习算法等多种技术手段，生成设备标识。 2、广泛的平台覆盖能力，基于Web、H5、Android、Ios等平台生成对应平台的设备指纹ID。 3、不断优化各终端设备指纹ID算法，保证设备指纹的稳定性达到要求。 4、设备风险分的开发和应用，实现对终端设备上的风险环境识别、风险检测及风险分析。 职位要求： 1、3年以上反欺诈＆风控、反作弊算法研发经历，计算机相关专业本科及以上学历，对机器学习、设备指纹等相关领域有浓厚兴趣。 2、具备良好的项目管理能力、业务流程优化和逻辑判断能力，对风险有敏锐感知，善于从数据和case中发现风险特征和灰黑产作弊规律。 3、熟悉 Python/Scala/Java ，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，对安全风控有热情，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。