岗位职责: 1.推荐系统方向的系统设计和后端开发实现、推荐策略和算法等。2.ctr server、标签系统、用户画像、内容推荐等相关方向的研发工作。3.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.重点本科以上学历，计算机/数学相关专业；1年以上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.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.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，有带团队经验优先。

职位职责： 1、参与国际的电商个性化推荐算法的优化，主要包括国际化电商直播推荐、电商短视频推荐、新用户推荐、直播/视频冷启动、长期价值建模、体验优化等工作； 2、通过表征学习、深度学习、迁移学习、多任务学习等技术提升信息匹配的效率，让每个用户可以便捷的找到好的主播和优质的货品； 3、挖掘和分析海量用户行为数据，进行用户长短期兴趣建模，以及潜在兴趣预测、探索，提升推荐的精准性和发现性； 4、通过算法自动挖掘优质、专业、高口碑的商品和主播，构建良性的循环机制，优化内容电商生态； 5、结合内容电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业界领先的推荐算法和系统。 职位要求： 1、扎实的算法和数据结构基础，优秀的编码能力； 2、机器学习基础扎实，熟悉CF、MF、FM、Word2vec、LR、GBDT、DNN、Wide&Deep等常用的算法模型； 3、熟悉下任何一个开源工具：Xgboost、Tensorflow、Pytorch； 4、熟悉C++和Python语言，熟悉Linux开发环境； 5、具备优秀的学习能力和良好的团队合作精神。 加分项： 1、有个性化推荐、广告、信息检索、自然语言处理、机器学习等相关领域研究或者项目实践经验； 2、在KDD、NeurIPS、WWW、SIGIR、WSDM、ICML、IJCAI、AAAI、RecSys等会议发表过论文，或者有过数据挖掘/机器学习相关的竞赛经历。

职位职责： 1、负责抖音多题材内容的业务算法工作，共同搭建业界领先的推荐系统； 2、深入理解业务和机器学习技术，优化模型&策略，持续提升推荐效果； 3、深入理解用户行为，结合数据挖掘等技术，优化用户创作和浏览等体验。 职位要求： 1、具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底； 2、业务思维强，具备优秀的发现问题、分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情； 3、对技术有热情，有良好的沟通表达能力和团队精神； 4、熟悉机器学习，对推荐系统相关领域有经验者优先； 5、优秀的分析问题和解决问题的能力，有良好的沟通表达能力和团队精神。

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。

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 业内研究表明，生成式的推荐系统存在Scaling Law现象，Scaling Law的出现相较于现有推荐系统无法通过扩充持续提升效果的现象，提出了新的可能性。该团队负责小红书生成式推荐方向，目前已经完成了原型架构的开发和线上验证，欢迎业内MLLM领域的专家一起，共同探索生成式推荐在真实业务场景的价值。 【职位描述】 1、负责生成式推荐在小红书社区推荐&展示广告场景的研发； 2、通过Post-training/RLHF等技术，提升MLLM在推荐/广告领域的表现； 3、在生成式架构下，借助MLLM来提升或重塑内容分发的效率（如冷启动/中长尾/Scaling-law等）； 任职资格 【任职资格】 1、3年以上工作经验，有大规模场景的内容理解或AIGC经验（如相关性、图搜、； 2、负责过完整的MLLM项目，具有完善的业务和技术视角； 3、具备大规模场景下的创新能力，在实际业务场景中发表过高水平论文者优先；

工作职责 业内研究表明，生成式的推荐系统存在Scaling Law现象，Scaling Law的出现相较于现有推荐系统无法通过扩充持续提升效果的现象，提出了新的可能性。该团队负责小红书生成式推荐方向，目前已经完成了原型架构的开发和线上验证，欢迎业内在推荐/广告/搜索等领域的专家一起，共同探索生成式推荐在真实业务场景的价值。 【职位描述】 1、负责生成式推荐在小红书社区推荐&展示广告场景的研发； 2、在生成式架构下，重新思考传统推荐架构中的行为建模技术（如超长序列、多兴趣等），并在召回/排序等场景中进行应用； 3、与MLLM和架构团队配合，将其他生成式模型的知识和能力迁移进实时的生成式推荐架构中； 任职资格 【任职资格】 1、3年以上工作经验，熟悉推荐系统，在召回、排序、混排中任一模块有丰富的迭代经验； 2、动手能力极强，有ACM竞赛名次或参与过业内高难度项目； 3、具备大规模场景下的创新能力，在实际业务场景中发表过高水平论文者优先；

岗位职责: 1.负责酷我音乐各业务场景推荐策略优化及算法研发； 2.通过理解用户行为，结合数据挖掘技术，快速迭代并优化用户体验，以及各项数据指标； 3.能够有效学习并落地工业界前沿推荐算法，对业务增长起到推动作用。 任职要求: 1.计算机、数学或相关专业本科以上学历，三年以上工作经验； 2.熟悉常用机器学习算法、深度学习算法，并在推荐系统/搜索/广告等有理论基础和实践经验； 3.熟悉TensorFlow、pytorch常见深度学习框架，熟悉Spark，Hive等大数据处理工具； 4.具有良好的工程实现能力，熟练掌握C/C++、Java、Python等至少一种编程语言； 5.有较好的学习能力、沟通能力、团队协作能力，积极主动，愿意接受挑战。

职位描述 1. 负责探索兴趣、高热内容高效融合的个性化推荐系统，探索大模型技术在推荐系统中的应用，构建博文推荐、词推荐在同步场景的统一解决方案； 2. 负责推荐系统中多样性、偏差问题、公平性问题、用户兴趣层次等方面问题的持续分析和优化； 职位要求 1. 计算机相关专业，硕士及以上学历； 2. 扎实的算法和数据结构基础，优秀的编码能力，优秀的分析和解决问题能力； 3. 机器学习基础扎实，熟悉深度学习算法（CNN/RNN/LSTM/RL/Transformer/面向内容推荐的大规模Sparse&Dense模型等）； 4. 熟悉至少一种主流深度学习编程框架（TensorFlow/PyTorch）； 5. 具备优秀的学习能力和良好的团队合作精神，较好的沟通能力以及抗压能力；

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。

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。

美团金融服务平台成立于2016年，以“场景+金融”模式，携手合作伙伴构建开放生态，为美团平台用户和商户提供底层账户、支付通道、信贷、保险和理财等金融解决方案。我们致力于以科技为核心，助力金融机构打通金融普惠“最后一公里”。我们期待与大家共同完成每一件平凡而卓越的事情，一起为用户提供优质的产品体验，守护用户的资金安全，让生活变得更美好。 岗位职责 1、负责支持美团金融消费贷风险算法研发，深刻理解贷前/贷中风险控制和风险经营的业务场景，设计研发具备良好区分度和解释性的模型； 2、深度挖掘海量生态数据、金融数据及外部数据，开发有指向性、有区分度的风险特征体系； 3、负责不同业务线、不同场景下的模型体系的搭建，分层、立体地支持相应场景的业务指标达成； 4、推动建立模型全生命周期SOP和相应工具平台建设，提升模型维护、管理和迭代的效率； 5、研究前沿机器学习算法在领域的实践和应用。 岗位基本需求 1、计算机、统计、数学等相关学历背景； 2、熟练掌握Python，熟练掌握SQL、Hive等数据统计工具，熟练掌握树模型、语言模型、图模型等机器学习算法，良好的编码习惯和工程优化能力； 3、2年及以上的信贷风险模型建模经验，具备扎实的建模基本功和方法论； 4、具备良好的业务理解能力和沟通能力。 岗位亮点 1、丰富的美团生态数据和金融数据可供挖掘探索，先进的方法论体系，学习机会多成长速度快； 2、互金行业千亿信贷规模玩家，广阔的行业视野，业务稳定发展机会和空间大。

职位描述 1. 负责大模型技术在微博搜索场景的应用，提升用户满意度，包括但不局限于基于微博结果的内容生成、内容分析、搜索规划、搜索增强等。 2. 负责大模型技术在在文本生成、知识库建设、记忆能力、对话、推理能力增强等方面前沿技的跟进、创新，探索适合微博场景的应用解决方案； 任职要求 1. 计算机、人工智能等相关专业***硕士研究生及以上学历，2-5年NLP算法模型实践经验； 2. 熟练掌握NLP和深度学习模型算法，熟悉Pytorch/Tensorflow等算法框架 3. 熟悉RAG相关原理，熟悉大语言模型 SFT/RLHF 等技术； 4. 沟通表达能力强，逻辑思维和抽象思维能力优秀； 5. 有NLP顶会论文或国际NLP比赛奖项者优先；

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。

岗位职责 1. 负责点评信息流产品内容分发与消费整体产品策略的设计和方案的落地，深入理解个性化推荐，根据用户诉求结合业务场景，挖掘解决方案，促进核心目标增长； 2. 建设精细化的内容推荐策略，支持投稿、关注、互动、作者冷启、商业广告以及各内容垂类、细分人群推进精细策略建设，推进业务可持续、深度发展； 3. 围绕内容消费生态，持续优化内容推荐的满意度和精准度，优化内容画风，完成内容消费认知的持续演进； 4. 协调相关团队资源，快速推送新策略产品的落地实施，处理业务方提出的问题及建议，提升业务演进迭代能力； 岗位基本要求 1. 3年以上的内容推荐策略产品经验； 2. 结果导向，有清晰的逻辑思维能力，敏锐的用户理解能力和数据分析能力； 3. 责任心强，能够快速学习和适应新业务；