算法工程师 （硕士，薪资12-20，六险一金，周末双休，年终奖是公司效益奖，不固定） 1. 熟悉深度学习算法相关基本原理，对图像识别、定位、分割、跟踪等常用模型有丰富使用经验和深入理解。对传统图像处理算法有一定了解。 2. 具备深度学习算法封装部署基本流程，熟悉至少一种深度学习推理框架（TensorRT，OpenCV-DNN等）使用，熟练使用C++进行算法接口设计和算法调用封装 3. 具备国产化NPU（如寒武纪、昇腾等）硬件环境下的算法模型迁移和部署经验 4. 具备算法容器化封装、编排等经验优先 5. 具备嵌入式和多路视频接入情况下视频硬解码和算法优化的经验优先

岗位职责： 1、参与公司图形图像算法设计与开发； 2、基于Direct3D/OpenGL/Vulkan将算法进行工程化实现； 3、构建高效率的算法平台，优化产品各环节的用户体验； 任职要求： 1、图像处理、计算机视觉、信号处理等相关专业硕士及以上学历； 2、熟悉基本的信号处理知识，熟悉数字图像处理的基本概念和常见的图像处理算法； 3、图形图像相关工作经验，包括但不限于：图像处理、视频处理、目标检测、特效合成等； 4、熟练使用matlab或python进行算法仿真和验证； 5、扎实的数学基础，能快速阅读各类中英文文献，理解并实现算法； 6、编程基础扎实，有良好的编程规范，熟练运用C++进行代码开发； 7、熟悉Direct3D/OpenGL/Vulkan编程优先；

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。

职位职责： 1、负责字节跳动财经反作弊的通用算法建设，为支付、电商、消金的营销等反作弊场景提供支持； 2、支持风险数据梳理和通用特征建设； 3、对多类风险问题进行算法调研和新算法开发，形成算法库，为算法平台提供支持； 4、建设自动对抗系统，为多产品线提供通用解决方案； 5、利用海量电商内容，结合机器学习、深度学习等算法，优化电商社区生态各个指标。 职位要求： 1、2年以上算法研发经历，计算机相关专业本科及以上学历，算法基础扎实； 2、熟悉Scala/Python/Go，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； 3、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，并具备1年以上相关工作经验； 4、有图计算、知识图谱相关经验优先； 5、有大规模数据挖掘经验者优先；在互联网广告技术、NLP、图像识别、反欺诈&风控、反作弊等方面有工作经验者优先。

职位职责： 1、结合信贷风控模式和信贷流程，开发并优化互联网信贷风控的反欺诈、信用评分、用户画像等模型 2、搭建各业务环节的机器学习模型，并负责模型部署应用、维护、监控和升级迭代； 3、推动自有数据、三方数据的特征挖掘，并对数据挖掘结果进行评估和校验； 4、负责建模流程优化，提升模型开发和部署效率，降低模型维护成本； 5、研究前沿机器学习算法在领域的实践和应用； 6、跟进配合产品和策略同学的数据模型辅助和名单生成规则等工作； 7、根据规则配置决策引擎，灵活响应业务的调整需求。 职位要求： 1、数学或计算机专业本科及以上学历，扎实的计算机算法基础；熟悉机器学习基本理论； 2、熟练掌握Python/Java等建模语言，熟练使用SQL/Hive/SAS/Spark等数据统计工具； 3、精通LR，DT，SVM等常用统计学习方法，熟悉GBDT、LSTM等机器学习算法，良好的编码习惯和工程优化能力； 4、2年以上互联网公司的数据挖掘或机器学习的工作经历； 5、Hadoop分布式模型搭建或者维护经验，自然语言处理、关系网络、强化学习、深度学习经验，大型互金、银行数据智能工作经验优先。

工作职责 1. 负责研究适用于医疗应用场景的统计和机器学习算法（如图神经网络、多模态数据融合、时序分析等），提高AI在疾病预测、保险理赔、医保控费、健康服务推荐等方面的能力； 2. 参与医疗AI产品的研发，与产品团队、开发团队合作完成创新技术向应用成果的转化； 3. 参与和外部研究机构的学术合作，共同研发创新AI算法； 4. 基于上述工作发表AI领域**论文，申请发明专利。 任职要求 1. 计算机、统计学、数学、自动化、生物信息学等相关专业硕士或以上学历； 2. 对人工智能和机器学习算法有浓厚的兴趣和深入的研究经验； 3. 具有丰富的算法设计与编程开发经验，熟练掌握Python或R编程； 4. 具有良好的沟通能力与多学科团队协作能力； 5. 在人工智能领域**期刊、会议上发表过学术论文者优先； 6. 在医疗人工智能领域有相关研究经验者优先； 7. 对商业保险、社会医保（如临床路径、DRGs）体系有相关经验者优先。

工作职责 1.搭建、维护团队亿级中英文文本检索的召回框架 2.分析用户行为、构建标签体系与用户画像，升级个性化搜索体验 3.维护、优化团队全量业务数据流程 4.基于知识图谱和自然语言处理技术，主导搭建医学文献搜索算法平台 5.与开发工程团队一起，落地文献搜索应用系统 任职要求 1.计算机相关专业硕士，扎实的数据结构和算法功底 2.深厚的编码功底，熟悉Linux开发环境，熟练掌握Python/Java/C++语言 3.对搜索引擎体系架构与算法有较深入的了解，熟悉分词、召回、全文检索等相关技术 4.对业界成熟的搜索算法有深入理解与落地经验，如DNN、DSSM、EGES等，对前沿的基于图神经网络的搜索召回算法有一定了解 5.对基于Lucene的底层搜索召回排序机制有所了解，具备一定的组件定制化能力 6.熟练掌握深度学习框架，如Tensorflow/Pytorch/Keras 7.对Spark等大数据平台有一定了解，熟练掌握Docker等容器化工具 8.良好的英文读写能力，可撰写领域相关论文，顶会发表过论文者优先 9.对于医疗应用场景有一定的了解 10.乐观积极，有良好的自驱力，良好的沟通和团队融合能力

工作职责 1. 本科以上学历，5年以上相关工作经验。 2. 具备扎实的算法基础理论，精通主流的机器学习算法（如SVM、随机森林）、深度学习框架（如PyTorch、Transformers）等。 3. 具备良好的算法工程能力，熟练掌握Python或C++等至少一种开发语言；熟悉主流的数据平台，能熟练处理和分析大规模数据。 4. 自驱力和责任心强，积极主动，较强的沟通表达能力，能够与非技术团队成员有效沟通。 5. 熟悉保险、医学相关领域经验优先。 任职要求 "1. 理解保险业务+医疗健康领域的智能应用需求，设计并应用各类数据科学和AI应用技术方案，提升业务效能。 2. 负责具体的算法设计与开发，利用算法处理和分析保险业务流程和医疗健康数据，实现工程化落地。 3. 追踪前沿的AI应用技术，结合公司业务场景，探索并推动数智化场景落地。

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。

工作职责: 1、B站视频、图文、弹幕、评论等相关内容理解以及用户理解等系统的开发工作和算法策略落地，支持海量弹幕和评论请求，优化社区环境和用户使用体验 2. 负责相关微服务、近离线系统架构升级，模块开发，数据流传输以及性能优化等，保证系统高效稳定； 工作要求: 1. 熟悉linux开发环境，熟练掌握C/C++/Sql/Python/Java语言中的一种或者多种，熟悉hive/presto/flink等离线、近线工具栈，具备扎实的数据结构和算法功底以及优秀的编码能力； 2、具备服务端大型分布式系统研发经验，对解决具有挑战性问题充满激情，快速定位分析系统异常和解决问题的能力； 3、较强的责任心、良好的沟通能力和团队合作精神。 加分项： a.大型互联网公司主持或参与过搜索、推荐、广告投放系统的核心系统研发工作； b.大型分布式系统的演进、异常定位与发现、资源优化等有相关经验； c.机器学习，数据挖掘，深度学习，自然语言处理方面具备经验，对算法应用、特征工程或训练平台等方面的实践； d. 具备较强的数据分析能力和洞察力，对新事物的好奇心和热情，B站用户优先

岗位职责： 1.独立完成业务领域算法流程设计； 2.实现核心算法，完成性能调优； 3.常驻无锡工作。 任职要求： 1.***本科及以上学历，具有3年及以上工作经验，软件工程、计算机科学等相关专业； 2.熟悉C/C++语言； 3.熟悉Linux环境，熟悉Vim操作，熟悉Shell、Python等脚本语言； 4.具有某项专业编程技能或经验，例如深度学习等。

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. 负责B站商业化售卖机制的设计和研发。 2. 包括oCPM、成本达成、预算分配、智能定向、冷启动、补贴设计、托管投放等策略产品的设计和研发。 3. 跟踪学习相关领域前沿进展，实现技术突破和业务落地 工作要求: 1、熟悉机器学习、深度学习、AB测试、数科类算法等中的一项或者多项技术，具备项目经验。 2、具备优秀的逻辑思维能力，对解决挑战性问题充满热情，善于分析和解决问题 3、熟悉spark、hadoop、hive等大数据处理技术 4、有推荐/广告/搜索算法的工作经验，对相应系统和技术问题有充分理解

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 负责AI大模型的评测与分析工作，与模型训练团队配合不断优化提升AI大模型效果。具体工作内容包括但不限于： 1. 深入理解大规模预训练语言模型，参与模型评测方案的制定与评测数据集的建设。 2. 通过对模型进行全方面细致的评测，明确模型能力边界，对模型能力进行深入分析，产出围绕大模型的客观认知，从而为模型训练迭代提供指导意见。 3. 追踪大模型方向前沿进展，积极主动地学习和探索新的评测及分析的方法和技术。 4. 与各相关部门保持良好沟通，深度参与大模型训练及应用，为各大模型相关方提供评测及相关的模型分析支持，共同推动大模型的训练与应用。 岗位基本需求 1. 硕士及以上学历，计算机、数学、统计学或相关专业； 2. 熟悉Java/Python/C++等编程语言，良好的编码习惯和一定的工程能力 3. 具有机器学习或深度学习算法的基础知识，熟练掌握自然语言处理或大模型相关算法和模型； 4. 良好的沟通能力、团队合作精神以及较强的问题解决能力。 5. 对每一行代码负责，对业务方负责，具备工匠精神。 具备以下者优先 1. 具备从事相关行业人工智能开发、算法研究等相关工作经验者优先； 2. 对ChatGPT等相关AI模型有深入了解或丰富的使用经验者优先； 岗位亮点 1. 紧跟人工智能行业进展，接触到前沿技术和行业趋势，磨练出对人工智能的独到见解； 2. 参与AI大模型的训练与评测的全流程，了解从理论到工程实践的全面技能； 3. 与一流的人工智能团队合作，快速成长，提升自身能力； 4. 有机会参与公司的创新项目，跨足不同领域，拓宽人工智能技术的应用范围；

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。