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。

岗位要求： 1、积极配合算法研发团队，收集，清洗，整理数据，并进行数据标注，建立算法测试/训练数据集，为算法研发人员提供数据支撑； 2、负责算法的准确性，性能，稳定性，可用性等的测试和评测，完成算法和产品的集成测试，编写测试用例和测试报告； 3、能够依据算法的不同，从服务业务的功能、效果、稳定性进行测试设计与执行，根据业务的不同制定不同的测试策略，使用不同的测试方法，分析定位问题； 4、参与产品需求评审，具有较好的业务理解能力和沟通能力，测试严谨认真负责。 任职资格： 1、本科及其以上学历，超过1年TTS\ASR\NLP的相关测试经验； 2、了解自然语言处理，或语音识别的相关测试方法和基础知识，了解asr、nlp、tts的测试流程 3、熟悉测试流程以及测试相关技术者优先； 4、掌握Python语言，使用jmeter、potman等测试工具； 5、有较强的创新能力，良好的沟通能力以及团队协作能力； 6、良好的责任心、逻辑性、沟通能力，团队合作精神，独立并积极主动。

职位职责： 1、业务应用：负责将自研的算法模型应用于企业协同软件中，在会议、文档、消息、办公智能体等诸多办公场景中打造最好的AI工具和产品，不断改善用户体验； 2、模型优化：负责训练大语言模型不断提高其在办公领域的算法质量；建设高效的评测方法和技术体系；采集、调研并生产办公领域的高质量数据集； 3、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，将前沿技术应用于大模型中。 职位要求： 1、具备NLP、LLM应用或RAG等相关经验，其一即可； 2、编程能力强，熟练掌握Python等编程语言；对于AI相关的Python库比较了解，比如Pandas等； 3、创新能力比较强，对于不断探索新的AI技术和应用场景有强烈意愿和主观能动性； 4、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； 5、解决问题的能力比较强，善于解决各种繁琐的技术问题；比如数据质量问题、训练问题、部署兼容性问题等；对数据比较敏感，数据工作比较细致，包括数据质量、数据分布、案例分析、数据调优等。 加分项： 1、熟悉传统机器学习的概念，熟悉机器学习各种任务的定义、目标、解决的问题、及衡量指标； 2、熟悉深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等；可以利用这些框架快速搭建和训练模型，解决实际问题，比如利用PyTorch搭建一个自然语言处理中的文本分类模型； 3、具有良好的数学基础，对概率论、线性代数、微积分了解，能够通过数学方法分析模型的性能和误差，能够看懂用公式定义表述的学习任务。

工作职责 【业务介绍】 小红书未来业务场景上改革开放，有大量新场景需要扩展和探索，业务上对于新场景的冷启和破圈有强诉求，全场域行为理解和挖掘能帮助新业务快速取得效果，并作为中台工具输出 工作职责： - 1. 负责小红书多场域行为理解，建设算法中台能力，快速赋能新业务场景，提高冷启效率； - 2. 设计和实现大规模预训练模型在搜推场景中的应用，优化模型性能和效果； - 3. 深入分析业务问题，提出创新的解决方案，并推动技术方案的落地； - 4. 跟踪和研究业界最新的技术动态，探索新技术在业务中的应用； - 5. 与算法、数据、产品等团队紧密合作，推动项目的顺利进行； - 6. 指导和培养团队成员，提升团队整体的技术水平和项目执行能力； - 7. 定期总结项目经验，撰写技术文档和研究报告，分享技术成果。 任职资格 任职资格： - 1. 本科及以上学历，计算机科学、数据科学、人工智能等相关专业； - 2. 在一线互联网公司核心骨干同学，有跨域建模、多模态理解、搜推大模型等交叉经验； - 3. 扎实的编程能力和数据结构基础，熟悉Python、C++等主流编程语言； - 4. 熟悉主流的大规模预训练模型（如BERT、GPT、CLIP等），有大模型训练、微调、偏好对齐、模型量化等经验； - 5. 推动 / 合作能力强，能带领团队突破拿结果，良好的团队合作精神和沟通能力，能够与跨部门团队有效协作； - 6. 有发表在学术会议（如KDD、SIGIR、WWW、ACL等）上的论文优先； - 7. 有跨领域（如搜索、推荐、广告、NLP、CV等）经验者优先。

岗位职责： 1、负责搜狐新闻相关的算法研发、优化工作，运用策略和算法手段为用户带来更好的产品体验； 2、参与推荐系统的全链路开发与优化，包括但不局限于召回、排序、混排等； 3、通过对数据的敏锐洞察，深入挖掘产品潜在价值和需求； 4、追踪推荐领域的前沿技术，并进行模型创新，合理的运用在业务中； 任职要求： 1、推荐/搜索/广告/机器学习相关背景，有 1～3年工作经验； 2、有大规模推荐算法和系统研发经验者优先，对推荐算法有热情、乐于学习、思考和创新； 3、关注技术前沿进展，对解决具有挑战性问题充满激情； 4、较好的团队合作精神，较强的沟通能力和自我驱动力。

1. 设计、开发和持续优化广告投放算法，以显著提高广告精准度和转化效率。 2. 紧跟市场趋势和业务需求，对广告算法进行定期更新和改进。 3. 主导广告数据的深度分析和挖掘工作，确保算法优化的数据驱动。 4. 开发适应不同场景的智能出价产品，满足广告主的多元化需求。 任职要求： 1. 3年及以上算法开发经验，优秀应届毕业生亦可。计算机科学、数学、统计学或相关专业背景； 2. 熟练使用Hadoop、Spark、Pandas等数据处理工具，有AWS或GCP平台的大数据处理经验者优先； 3. 精通C++/Python编程，具备扎实的算法工程化能力； 4. 熟练使用TensorFlow/PyTorch等机器学习框架，有搜索/推荐/广告算法模型开发经验者优先； 5. 具备出色的学习能力、分析问题和解决问题的能力，优秀的团队合作精神，具有创新意识和挑战精神，逻辑思维清晰，责任心强。

工作职责： 1.负责视频广告系统的算法设计和优化，包括但不限于实时竞价/点击率预估/分配优化等核心算法； 2.以平台收益为目标，优化广告投放策略，提升广告主的 ROI 和用户体验； 3.基于广告领域需求，对预训练大模型进行微调/对齐等优化，持续提升算法效果和平台收益。 任职要求： 1.希望3年及以上广告算法/推荐系统/搜索引擎或计算广告相关领域经验； 2.熟悉大规模数据挖掘，机器学习，深度学习等相关技术，熟悉 Hadoop/Spark 等工具； 3.良好的逻辑思维能力和数据敏感度，优秀的分析和解决问题的能力，对挑战性问题充满激情； 4.熟悉大模型微调技术（如SFT、LoRA、DPO等）优先； 5.硕士及以上学历，对计算广告行业有兴趣。

工作职责： 1. 负责文本、图像算法的研发和优化，提升公司的产品竞争力； 2. 负责搭建公司AI能力，包括数据采集、特征提取、模型训练和部署等环节； 3. 负责参与相关技术方案的制定和实施，协同其他团队完成项目开发和上线； 4. 负责持续跟踪业内最新技术动态，协助进行AI业务布局。 任职要求： 1. 本科及以上学历，计算机、数学等相关专业优先； 2. 熟练掌握机器学习、深度学习等相关技术，有图像算法研发、大模型优化和算法服务部署落地经验者优先； 3. 熟练掌握Python、C++等编程语言； 4. 具有良好的团队合作和沟通能力，能够与其他团队成员协同工作； 5. 具备较强的学习能力和自我驱动能力，能够快速学习和适应新技术； 6. 有从0到1搭建公司AI能力的经验者优先；

岗位职责： 1. 搜索排序方向：包括粗排、精排、混排，构建特征工程、多目标学习、在线模型推理、以及垂类优化等任务； 2. Query理解方向：包括纠错、改写、意图、词权重、紧密度、丢词、成分分析等任务； 3. 曲库建设方向：包括歌曲分类体系建设，标签挖掘，向量化建设等； 4. 用户画像方向：包括属性挖掘，兴趣体系建设，行为模式挖掘等； 5. NLP研究方向：包含分词、实体识别、标签提取、文本分类、模型预训练、语义向量等任务。 岗位要求： 1. 计算机、机器学习和数学等相关专业，硕士及以上学历； 2. 3年以上搜推广相关工作经验； 3. 有丰富的c++/java/python等主流编程语言经验，扎实的算法与数据结构功底，优秀的机器学习基础，良好的数学与统计基础； 4. 熟悉hive，spark等大数据处理工具，有丰富的数据处理与挖掘经验； 5. 至少熟练掌握一种深度学习框架； 6. 有以下一项或多项将优先考虑：1）有丰富NLP落地经验，有大规模数据建模经验，熟悉搜索、推荐、广告业界前沿算法；2）有完整数据体系建设经验，包括用户画像、物品画像、数据质量评估与监控等；3）有优秀论文发表者优先。

工作职责: 1. 多模态大模型:探索跨模态的信息对齐方法，探索多模态大模型的继续预训练、指令微调等技术，探索多模态的数据质量评估和清洗方法。 2. 多模态大模型应用：解决多模态大模型工程化过程中的难题，推动多模态大模型在微博场景落地。 任职要求: 1. 自然语言处理、计算机视觉、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业，本科及以上学历，研究生优先。 2. 在计算机视觉或多模态理解与生成方面有扎实的知识基础，熟悉主流的多模态大模型或图片、视频生成模型，如LLaVA、Qwen-VL、SD、FLUX、OpenSora等。 3. 在多模态理解或多模态生成等应用方向具备1年左右，或在计算机视觉领域具备2年以上相关工作经验，两者满足其一即可。 4.熟悉Pytorch、Transformers 等常用工具的使用，具备扎实的编程基础。 5. 赛事获奖或开源项目贡献者优先。

工作职责: 1. 多模态大模型:探索跨模态的信息对齐方法，探索多模态大模型的继续预训练、指令微调等技术，探索多模态的数据质量评估和清洗方法。 2. 多模态大模型应用：解决多模态大模型工程化过程中的难题，推动多模态大模型在微博场景落地。 任职要求: 1. 自然语言处理、计算机视觉、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业，本科及以上学历，研究生优先。 2. 在计算机视觉或多模态理解与生成方面有扎实的知识基础，熟悉主流的多模态大模型或图片、视频生成模型，如LLaVA、Qwen-VL、SD、FLUX、OpenSora等。 3. 在多模态理解或多模态生成等应用方向具备1年左右，或在计算机视觉领域具备2年以上相关工作经验，两者满足其一即可。 4.熟悉Pytorch、Transformers 等常用工具的使用，具备扎实的编程基础。 5. 赛事获奖或开源项目贡献者优先。

工作职责 1. 项目管理及交付能力：负责部门模型策略类开发项目，包括整体项目管理、模型开发、模型管理、模型优化； 2. 数据算法能力：负责部门算法相关的设计和调优 ，参与部门产品开发与优化，并具备协助完成部门automatic pipeline； 3. 保险需求落地能力：和商务、运营、研发等团队深度合作，将业务需求转化为技术可落地方案，完成实际项目技术需求分析与转化 任职资格： 1. 硕士及以上学历，3年以上机器学习建模项目经验，应用数学、物理、统计、计算机与算法相关专业 2. 有机器学习、模式识别 、数据挖掘多个实际项目经验，理解NLP、Graph基础概念和常用算法 3. 有较强的python建模能力，能够独立搭建算法框架和建立复杂机器学习模型 4. 具备一定的英语交流与阅读能力 加分项： 1. 有保险风控建模领域，风控大数据挖掘的项目经验优先 2. 有过kaggle等建模大赛得奖者优先 3. 有过海外留学工作经验者优先

岗位职责： 1. 搜索排序方向：包括粗排、精排、混排，构建特征工程、多目标学习、在线模型推理、以及垂类优化等任务； 2. Query理解方向：包括纠错、改写、意图、词权重、紧密度、丢词、成分分析等任务； 3. NLP研究方向：包含分词、实体识别、标签提取、文本分类、语义相似度、LLM等基础能力。 岗位要求： 1. 计算机、机器学习和数学等相关专业，硕士及以上学历； 2. 2年以上搜推广相关工作经验； 3. 有丰富的c++/java/python等主流编程语言经验，扎实的算法与数据结构功底，优秀的机器学习基础，良好的数学与统计基础； 4. 熟悉hive，spark等大数据处理工具，有丰富的数据处理与挖掘经验。

岗位职责： 1.负责腾讯音乐集团相关产品推荐算法的设计实现与优化； 2.负责完善现有推荐系统的基础算法及并行计算框架； 3.负责音乐平台业务的基于用户/音乐特性的数据挖掘及推荐策略设计实现； 4.负责能够根据业务数据变化不断设计并调整算法策略来提升算法质量，并最终提升用户体验。 岗位要求： 1.硕士及以上学历； 2.计算机，统计，信息，数学等相关专业毕业优先； 3.扎实可靠的编程能力，精通C/C++/GO至少一门编程语言； 4.熟悉业内推荐算法及数据挖掘领域的技术热点和进展，对互联网在线音乐的推荐系统架构设计有深入了解； 5.了解Hadoop/Spark生态相关技术优先； 6.具备规模分布式数据存储与计算开发经验者优先； 7.沟通能力佳，表达能力出众者，音乐爱好者优先。

工作职责 1.针对医疗领域特定问题，定义任务流程，收集或构建高质量数据集，对LLM进行微调； 2.利用提示工程、模型微调、调用工具插件等方式完成医疗领域特定应用的探索尝试； 3.尝试提升大语言模型在医疗方面的能力，包括但不限于高效训练、人工反馈对齐、多模态、可控文本生成、生成质量评估，以提升LLM性能。 任职要求 1.研究生及以上学历，计算机、电子工程、自动化控制等专业背景，有NLP的研究经验； 2.有扎实的数理基础和良好的逻辑思维能力，有深度学习算法框架使用经验； 3.良好的编程能力，熟悉Python,pytorch,linux下常用指令； 4.熟悉现有的多种大语言模型，例如llama、qwen等； 5.拥有医疗自然语言处理项目经验，或者对人工智能在医疗领域的应用有强烈兴趣； 6.有中文文本处理经验者优先，有计算机、医学、生物信息学等领域论文发表或者大赛获奖经历者优先。