搜索与NLP部是美团人工智能技术研发的核心团队，致力于打造高性能、高扩展的搜索引擎和较强的自然语言处理核心技术和服务能力，依托搜索排序，NLP（自然语言处理）、Deep Learning（深度学习）、Knowledge Graph（知识图谱）等技术，处理美团海量文本数据，打通餐饮、旅行、休闲娱乐等本地生活服务各个场景数据，不断加深对场景、查询和服务的理解，高效地支撑形态各样的生活服务搜索，解决搜索场景下的多意图、个性化，时效性问题，给用户良好的搜索体验，构建美团知识图谱，搭建通用NLP Service，为美团各项业务提供智能的文本语义理解服务。我们的团队既注重AI技术的落地，也开展中长期的搜索、NLP及知识图谱基础研究。目前项目及业务包括搜索引擎研发、知识图谱、智能客服、语音语义搜索、文章评论语义理解、智能助理等。 岗位职责 1. 参与美团搜索查询理解、召回、排序、相关性计算等方向开发及优化； 2. 使用自然语言处理、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，完成搜索用户体验改善目标； 5. 可以年前面试，年后入职。 岗位基本需求 1. 扎实的计算机专业基础，熟悉自然语言处理技术，熟知常见算法模型，如：RNN、CNN、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； 7. 能够实习3个月以上，每周至少3天。 具备以下者优先 1.对每一行代码负责，对业务方负责，具备工匠精神； 2.热爱互联网和新技术，具有极强的快速学习能力，研究过开源软件的源码并有心得者； 3.具备 AI 相关知识，或者有实际经验者； 4.具备对可视化方面知识，并有实际应用； 5.github 上有作品者； 6.有妥善经营的技术博客者。 岗位亮点 加入美团平台搜索与NLP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。搜索与NLP部致力于打造高性能、高扩展的搜索引擎和应用前沿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； 我们提供多元学习渠道：每周“技术培训”、专业“管理培训”。 其他补充信息 4个板块，每个组2个HC

可远程办公。 工作职责： （1）开展计算机视觉相关领域研究和开发工作，包括但不限于：图像 / 视频的语义分割、实例分割、目标跟踪、生成问题、艺术风格迁移等； （2）提出和实现最前沿的算法，保持算法在工业界和学术界的领先； （3）协助与工程化团队进行算法解决方案设计、实现、性能优化、应用落地； （4）积极协助推进从先进算法研究到产品开发的思路； 任职要求： （1）计算机等相关专业本科及以上学历，有计算机视觉、模式识别、机器学习等相关方向研究或实习经验； （2）在计算机视觉有深入研究者优先，如相关技术做到SOTA、发过顶会paper或者在相关竞赛中取得优秀的成绩等； （3）精通Python 或 C++ 编程语言，具备良好的算法设计、编码及验证能力； （4）精通Pytorch、TensorFlow等主流深度学习框架，并有相关项目实践经验者优先； （5）有深度学习模型压缩、性能优化，或移动端神经网络应用经验者优先； （6）能够了解一些前沿研究成果和趋势，具有一定的技术视野、创造性思维和想象力。

 在机器学习/深度学习领域进行前沿技术的研究，并将技术工程化;  研发基于图像的目标识别等图像感知算法或基于三维点云、双目视觉等三维目标感知算法或激光SLAM多传感器融合算法开发;  负责对应用场景进行建模、优化和定制。 任职要求：  硕士及以上学历，计算机、通信、自动化控制、电子信息等相关专业；  扎实的机器学习及深度学习相关理论基础；  熟悉C/C++编程和常用数据结构算法，有良好的编程风格和编程习惯  熟练使用至少一种深度学习工具，如caffe、MXNet、caffe2、CNTK、TensorFlow、Pytorch等，熟悉相关平台C++接口者优先；  具有较强的英文文献阅读理解能力,可以独立完成文献查阅和算法实现。

工作职责: 在这里，你将负责****各业务线的搜索系统、推荐系统、智能匹配，广告计算等算法的优化，不断提升业务效果及用户体验！ 在这里，你将会学到58算法设计、算法训练、算法效果评估等一整套方法论，加速你的职业发展。 在这里，你会参与建立公司级的用户画像体系，为数据分析、算法推荐提供支持！ 在这里，有一群精通人工智能（图像识别、语音识别、自然语言处理与理解等）、深度学习的“大牛”会带你成长、带你飞！ 任职资格: 只要你，所学专业是计算机、统计、数学等，研究生那真是太好了； 只要你，熟练掌握C++、java等主流开发语言，熟悉linux/unix操作系统； 只要你，掌握常用机器学习、自然语言、最优化算法，有较深理论功底和相关实践经验； Come On，下一个“算法工程师”就是你！

提供15天免费酒店公寓入住 岗位职责 1. 负责激光雷达点云数据的立体视觉配准和点云数据融合； 2. 负责深度图像和点云图像非线性数据的拟合，滤波，增强； 3. 设计和验证面阵长距激光雷达标定校准，点云质量评价方法，指导搭建校准测试系统； 4. 负责基于实采的点云数据的空间场景重建，目标识别提取、多传感器数据融合； 岗位要求 1. 硕士及以上学历，优秀的英文读写能力，能够快速的进行技术文献的工程化实现； 2. 对深度图像和点云图像的降噪，检测，计数，识别，定位，分割，测量有深入研究； 3. 对稀疏/半稠密/稠密的空间场景重建有深入研究，有一定的SLAM开发经验； 4. 对于相机的标定校准，多相机立体几何，多传感器融合等有相关开发经验； 5. 对图像算法并行化有深入研究,熟悉机器学习，深度学习相关技术，掌握并能够应用主流算法。

职位描述： 1. 负责算法项目运维：算法建模，数据分析； 2. 利用人工智能技术提升数值天气预报与功率预测的准确率； 职位要求： 1. 精通Python； 2. 熟悉Linux系统； 3. 精通基本算法、机器学习、深度学习的应用，参与过数据挖掘和机器学习算法的实际工程项目者优先

工作职责： 1.负责ADAS相关算法调研 2.负责多目标跟踪算法优化、动态目标测距测速优化 3.负责Camera、Radar、Lidar等多传感器的跟踪、融合算法的调研 4.调研相关的技术的专利、论文收集分析、开源方案的熟悉 任职资格： 1.掌握C/C++语言编程，对数据结构和算法设计有较为深刻的理解 ； 2.满足以下要求者优先（一个即可）： -熟悉滤波器（KF、EKF、UKF，PF等）、最优化方法及相关算法库使用经验； -熟悉各种跟踪算法及其优化 ； -了解单目/多目视觉原理及其标定方法 ； 3.实习期三个月以上。

工作职责 1.负责ADAS相关算法调研 2.负责多目标跟踪算法优化、动态目标测距测速优化 3.负责Camera、Radar、Lidar等多传感器的跟踪、融合算法的调研 4.调研相关的技术的专利、论文收集分析、开源方案的熟悉 任职要求 1.掌握C/C++语言编程，对数据结构和算法设计有较为深刻的理解 2.满足以下要求者优先（一个即可）： 熟悉滤波器（KF、EKF、UKF，PF等）、最优化方法及相关算法库使用经验 熟悉各种跟踪算法及其优化 了解单目/多目视觉原理及其标定方法 3.实习期三个月以上

基本条件： 1. 大学二年级至三年级在读，专业不限。有较强的数据科学与人工智能兴趣与潜质； 2. 精通Python，掌握pandas、numpy、sklearn、tensorflow等机器学习与深度学习库； 3. 深入理解机器学习与深度学习的原理与算法。如回归，分类，聚类，CNN，RNN等； 4. 具有一定的算法代码实现能力，能够使用Python实现常见机器学习算法； 5. 了解SQL和NoSQL数据库，能进行数据清洗，处理与管理； 6. 具备逻辑思维能力，较强的问题解决与解决难度技能。 优先条件： 1.在Github或个人博客分享机器学习或深度学习项目。如图像分类，推荐系统等； 2. 参与过Kaggle比赛或DataFountain中级及以上竞赛，有不错的排名； 3. 会使用Tensorflow， Keras或PyTorch构建Neural Network，实现模型训练与部署； 4. 具有生物信息学，医学图像处理，计算机视觉等跨学科背景或兴趣； 5. 掌握Linux，Docker等技术，会进行机器学习系统和服务部署； 6. 具备一定的英语阅读与沟通能力，能够查阅技术文档与论文。 应聘材料要求： 1.个人简历，突出算法竞赛，开源项目和技能； 2. 1-2个机器学习或深度学习项目作品，包含代码与报告； 3. Kaggle等算法竞赛获奖或优秀解决方案； 4. Github仓库或个人博客，展示算法实现和学习代码； 5. 相关课程证书，如Machine Learning， Deep Learning Nanodegree等(可选)； 6. 其他有利证明材料，如技能证书、在校奖学金等(可选)。 ***面试须知：面试将采用力扣（LeeCode）题库现场笔试，1道题45分钟或2道题70分钟，请应试者提前准备。

岗位职责： 算法、软件、产品方面的研究与开发 岗位要求： 1. 有较强的编程能力，熟练掌握python； 2. 较强的逻辑思维能力以及软件、算法实现能力； 3. 具有良好的沟通能力和团队合作精神。 加分项： *有ACM等程序设计大赛经历； *具有实际工程项目经历； *对人工智能算法有较深研究，包括但不限于深度学习、统计机器学习； *在计算机视觉方面有较深理解； *在相关公司有实习经历或实践经验。 实习要求： 每周4天及以上实习时间，持续6个月以上 工作时间在岗（9:20-18 19-20:00 周末双休） 实习津贴：200-300元/天、餐补

专业要求: 计算机、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、机器人等相关专业 各算法岗岗位要求： 【人脸识别】有人脸识别相关的研究经验，在人脸识别相关竞赛中取得过比较好的成绩，工程能力强，对大规模分布式训练有深入的了解，或发表过相关学术论文。 【行人ReID】要求有相关研究背景，熟悉PCB、MGN等经典ReID工作，在ReID相关竞赛中取得过比较好的成绩，工程能力强，或发表过相关学术论文。 【人体姿态估计】对主流的Top down和Bottom up的人体姿态Human pose.估计算法有深入的了解，有具体研发经验，在相关数据集或比赛中取得过领先的成绩。 【目标检测】对主流目标检测算法非常熟悉，如Faster-RCNN, Mask-RCNN, Cascade RCNN,SSD, Deformable Conv等，在voc/coco等数据集上取得过较好的成绩，或发表过学术论文。 【异常检测】有通用异常检测的研究经验，对 Isolation Forest、Feature Bagging和Auto-Encoder等主流异常检测方法有深入研究，在相关数据集或比赛中取得过较好的成绩。 【3D视觉】有三维视觉相关知识和基础，对于与环境几何建模、三维物体识别、三维语义分割、点云处理等方面有深入研究和实践经验，能够将理论知识运动到实际工程问题中。 【SLAM】：熟练掌握工业机器人基础框架和知识，如DH参数，IK,FK，四元数等；熟悉常见工业机器人轨迹规划算法，至少掌握一种运动规划算法；编程和算法基本功扎实，熟练掌握C++，以及至少一门脚本语言如Python.；熟悉ROS系统，可熟练使用仿真软件者如gazebo等.优先。 【机器人控制】 熟练掌握工业机器人基础框架和知识，如DH参数，IK，FK，四元数等；熟悉常见工业机器人轨迹规划算法，至少掌握一种运动规划算法；编程和算法基本功扎实，熟练掌握C++，以及至少一门脚本语言如Python；熟悉ROS系统，可熟练使用仿真软件者如gazebo等优先。 若为实习： 实习时长需满足至少3个月，6个月以上优先考虑。

你将参与： 1、负责人力资源领域的推荐系统(人岗匹配)，参与智能问答(Bot) 、智能标签、知识图谱等相关项目； 2、参与多个项目的技术难题协同攻关、团队研发流程改进、提升研发效率和代码质量; 3、关注在线效果，深入地归纳整理Case，并进行归因分析； 4、协同工程师，配合数据科学家深度挖掘领域知识，结合NLP、表示学习、迁移学习、排序学习等能力持续的支持业务的规模增⻓和需求升级; 我们希望你: 1、计算机、信息技术相关M.S. or Ph.D.，具备良好的沟通技巧和企业级的认知视野，接受24届同学; 2、精通至少一⻔编程语言:Python/Scala/C++/Java; 3、熟悉机器学习算法理论(CRF/LR/Xgboost /RF/FM/SVD)，对深度学习算法(MLP/CNN/RNN/GAN/Representation Learning/Transfer Learning)有所了解和实践，具备产品级大数据集下的机器学习项目经验，具备PyTorch/Keras/TensorFlow/Caffe/MXNet等框架使用经验更佳; 4、具备数据挖掘的相关专业知识和理论基础(聚类/PCA/频繁项集挖掘/统计分析基础)，对数据具有敏感性，对NLP相关的任务有一定的实践经验，熟悉E & E，Learning to rank，具备计算广告、搜索引擎、推荐系统之一2年以上的算法项目经验; 5、良好的沟通能力和逻辑思维能力，思维敏捷，能够对业务需求进行抽象并据此进行技术方案设计和高质量的工程化实现; 6、在数据挖掘/机器学习顶会(AAAI, SIGIR, ACL, NIPS, ICML, CVPR, KDD, ICDM, CIKM等)上有所建树者更佳。

岗位职责 1. 负责化学领域文献数据提取的研究与应用。 2. 负责分子生成的研究与应用。 3. 负责逆合成的研究与应用。 4. 负责工艺优化相关预测模型的研究与应用。 5. 不同项目或产品需求的算法的研究与应用。 岗位要求： 1. 计算机、数学、统计学相关专业。 2. 初步了解自然语言处理相关算法。 3. 初步了解GNN相关算法。 4. 初步了解生成式算法。 5. 具备英文专业文献阅读能力。 6. 其中2-4项满足其一即可。

岗位职责：商品知识库建设 岗位要求 1、熟练使用Python或C++在Linux环境下从事开发工作 2、有NLP/图像检索/推荐系统/深度学习算法实践经历 3、 熟练应用深度学习如RNN/CNN/LSTM以及深度学习架构tensorflow，有过深度学习模型在自然语言处理上的运用经验

团队背景： 1. 团队主要由来自腾讯、百度、华为等公司的资深研究员、架构师构成，拥有世界尖端的NLP与信息分发的经验； 2. 团队成员来自于985/211院校、top海外院校，包括CMU、Oxford、IC、UCL、清华、北大、厦大等院校，水平杰出； 3. 团队获得了多个世界**比赛（如NeurIPS 2019 AutoDL）的**，同时团队已发表上百篇顶会顶刊； 4. 目前方向包括CV、NLP、推荐、搜索、知识图谱、对话、画像、AI平台、AutoML等业界核心方向。 岗位职责： 1. 主导或参与搜索、推荐、NLP、CV、知识图谱、用户画像算法研发工作，持续提升相关数据指标与用户体验； 2. 尝试做出业界尖端的方法，并尝试在**会议如KDD/NIPS/ACL/CVPR/WWW/AAAI/IJCAI等会议上发表论文； 3. 设计离线和线上算法，对机器学习和深度学习模型进行研发等； 任职资格： 1. 计算机、智能、数学或相关专业硕士以上学历；少数优秀人才可放宽到本科； 2. 熟练掌握Python语言编程，熟悉linux开发环境，有扎实的数据结构和算法设计功底； 3. 了解Java、C/C++加分，了解Scala加分，了解函数式编程加分； 4. 有优秀的逻辑思维能力和数据分析能力，善于分析和解决问题； 5. 熟练掌握机器学习、深度学习的基础理论和方法，并在自然语言处理（如文本分类、语义理解、知识图谱构建、篇章理解、情感分析、自然语言生成等）或图像视频内容理解（如图像分类或标注、图像质量、视频摘要）上有实际应用经验者有加分； 6. 熟悉和实践过常用的机器学习算法与推荐算法和架构，如CF、LR、FM、FFM、GBDT、SVD、DNN、Wide & Deep等有加分； 7. 熟悉语义匹配算法，如DSSM、MV-DSSM、ARC-I、ARC-II、MatchPyramid、MIX等有加分； 8. 熟练使用一种或几种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch、MXNet等）； 9. 熟悉Spark、Hadoop分布式计算编程者有加分； 10. 在大规模的搜索或推荐系统方面有实际项目经验的有加分； 11. 已有顶会（CCF A类或部分好的B类）有大加分。