岗位描述： 1、负责微博基础内容AI的研发、探索，落地到微博内容理解、内容消费和内容生产的核心场景。 2、负责自然语言处理、多模态内容理解和生成模型调优和策略优化，如数据增强、蒸馏学习、对比学习、小样本学习等 4、参负责大模型预训练技术、海量参数下大模型高效微调技术、基于大模型Prompt提示学习技术，取得业务效果 4、跟进AIGC方向研究前沿，使用最新技术解决实际业务问题。 5、有AIGC相关产品落地经验者优先。 岗位要求： 1、计算机、数学或相关专业本科及以上学历，2年及以上NLP或AI相关算法研发经验 2、有自然语言处理领域任一方向经验，包括并不限于文本分类、相似性、多模态生成、问答系统、知识图谱、大规模预训练模型，能够从业务场景出发建设技术体系能力。 3、扎实的编程功底，具备较强的工程实现能力。 4、热爱技术，能够深入细节，对前沿的算法有了解并积极尝试，熟悉常用的机器学习技术及常用深度学习框架。 5、主动性好，乐于贴近业务问题，具备技术驱动、数据驱动、产品驱动等多种驱动业务思维能力。 6、优秀的沟通能力和合作精神，能够处理复杂环境的沟通协作 具备以下条件优先: 1、 发表过AI顶会论文、或者AI竞赛获奖者优先 2、有优秀AI方向开源项目者优先

一、职位描述 1、基于海量微博内容数据、进行常见NLP任务的研究和开发，针对垂直场景进行业务落地； 2、熟悉大模型算法研究，包括不限于：LLM及多模态大模型的预训练、数据设计、prompt优化、SFT等； 二、岗位要求 1、硕士学历及以上，自然语言处理、人工智能、计算机或数学相关专业； 2、熟练掌握NLP、多模态、机器学习等相关算法，有扎实的工程落地能力，大语言模型方面有实际经验者优先； 3、有良好的沟通协调能力，能够推进技术对接及项目落地。

工作职责 1、 主要负责应用多模态（文本、视频、语音处理）建模、深度学习等技术，为医疗健康产品研发具有科学性、可行性、先进性的算法解决方案，提高AI在心理、慢病等数字疗法领域的诊断和治疗能力，满足医疗健康多场景使用； 2、 负责调研、探索、应用深度学习等技术的最新的研究和技术进展，优化算法建模实验，提高算法模型性能； 3、 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； 4、 参与外部研究机构的学术或科研项目，发表论文和申请发明专利。 任职要求 1、计算机、统计学、数学、自动化、生物医学工程等相关专业硕士或以上学历； 2、有2年以上多模态、自然语言处理、深度学习等算法工作经验； 3、具有较好的算法设计与编程开发经验，熟练掌握Python或R编程，熟悉SQL语言； 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。

职位职责： 1、分析和理解大规模结构化和非结构化数据，利用机器学习、NLP、大模型、图算法和迁移学习等，开发高性能分类器、预测模型和算法，构建知识图谱； 2、针对复杂业务场景，协同多个关联部门，完成业务需求所需的AI算法模型或数据挖掘方案的开发交付和验证，达成预定的业务指标； 3、探索和应用前沿的机器学习、NLP、大模型技术，并将其应用于业务场景。 职位要求： 1、本科及以上学历，3年以上算法领域从业经验； 2、具备机器学习相关算法的扎实基础，包括但不限于NLP、深度学习、图模型、大模型等特定领域的全面学习和实践经验； 3、具备对业务数据建模的能力，精通相关实验和原型验证所需的技术栈、特征挖掘、AI算法模型、数理统计算法等相关技术领域； 4、具备实际操作能力，熟练掌握至少一种框架，如TensorFlow或PyTorch，包括其训练和部署的具体细节；熟悉常用的机器学习和深度学习算法，以及基本的网络模型结构和文本表示方法； 5、出色的编码技能，熟练掌握至少一种编程语言，如Python、Go或C++，并具备算法和数据结构的扎实基础； 6、具备优秀的团队协作和沟通技巧。

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。

工作职责 1.负责搜狐新闻特征、用户画像、召回等推荐算法相关工作； 2.负责文本数据分析及语义理解工作； 3.负责自然语言处理基础模型及知识体系建设； 4.负责文本挖掘和建模工作。 任职要求： 1.两年以上自然语言处理相关工作经验，有深度学习自然语言处理应用经验； 2.熟悉Python，熟悉C++、Java等某一种高级语言，常用的数据结构，熟悉TensorFlow或Pytorch； 3.熟悉自然语言处理相关算法，熟悉深度学习相关算法，有文本分类、tag提取、文本生成等某一方面自然语言处理工作经验； 4.优秀的工程能力，有大型项目开发经验者优先； 5.责任心强，有较强的分析和解决问题能力，具备良好的团队合作和沟通能力； 6.有推荐系统、搜索引擎相关工作经验者优先。

职位职责： 1、负责AI Ops领域算法和解决方案设计实现，包括时序分析、日志挖掘、故障预测、根因关联推断和智能决策等； 2、构建自动化的故障根因分析系统，支持分布式微服务的故障界定和根因定位，建设变更中心等排查工具，提高异常排查定位效率； 3、负责LLM在智能运维领域的全面落地，包括但不限于异常检测、根因定位、止损容灾等场景，构建智能化技术基座，探索智能协同并达到业界领先水准。 职位要求： 1、本科及以上学历，计算机、NLP、数学或统计学相关专业； 2、具有统计分析、数据挖掘、机器学习和AI等相关领域学习背景或项目经验； 3、具备良好的编程思维，具备算法解决方案实现能力，精通至少一门主流数据分析和算法实现语言（包括R，Python，Go，Scala等），能快速对新的方案进行探索和实现； 4、具备快速学习能力，广阔的视野以及创造性思维，能结合前沿技术和业务场景需求，进行联合创新； 5、有AI Ops相关系统开发、LLM运维结合和稳定性建设经验者优先。

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。

我们需要您： 1.从事大模型（LLM）研究、训练、应用，包括但不限于训练任务优化、知识融入更新、模型性能提升等 2.跟进业界前沿的相关SOTA模型技术，保持技术先进性，应用到产品工程中 我们需要您具备： 1. 计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历，算法理论与工程技术扎实，具有3年以上计算机NLP/CV/ML相关工作经验 2. 熟练使用pytorch/tensorflow/deepspeed等至少一种框架，能独立实现前沿模型，有NLP/CV/ML顶会发表经验者（ACL/EMNLP/CVPR/ICCV/NeurIPS等）优先； 3. 在NLP/LLM/多模态有深入算法研究与研发实践，有FT、预训练、可控内容生成方向经验者优先 4.懂业务，有良好沟通、分析解决问题和团队协作的能力；自我学习能力，保持对事物的好奇心。 加分项 (满足其一即可)： 1. 熟悉主流开源大模型（GPT2/LLAMA/GLM等） 2. 有过大模型prompt learning、FT相关优化工作 3. 有过预训练大模型的相关工作 4. 有过DAU过百万产品的算法研发经验

岗位责任: 1.利用机器学习相关技术解决相关问题，例如涉及基本的NLP问题，包括但不限于如文本分类聚类、意图识别、知识抽取、摘要生成、智能问答等； 2. 结合机器学习及NLP技术进行知识抽取、知识图谱构建等； 3. 熟悉NLP预训练模型技术，熟悉大语言模型相关原理及开发； 4. 机器学习相关模型的研究和开发； 5. 完成领导交办的其它工作。 任职要求： 1、本科以上学历，计算机、人工智能、自动控制等相关专业； 2、2年以上工作经验； 3、具有较强的python或java等语言编程能力； 4、具有扎实的数学建模能力及编程能力，熟练掌握机器学习技术，并至少熟练掌握一种常见的深度学习框架，譬如TensorFlow和PyTorch等； 5、熟悉各种深度神经网络模型，并掌握相关实现及优化方案，有深度学习及NLP项目及相关优化经验者优先； 6、了解科学的数据获取方法论，能运用数据处理工具； 7、精通机器学习、深度学习原理及技术，并有应用模型解决实际问题的经验，熟悉监督学习、半监督学习或强化学习方法，具备创新研究能力。 8、具有较强的英语读写能力。 9、有NLP领域的相关论文或专利者优先。

岗位职责： 1. 研发人工智能领域的相关算法实现， 可以选择NLP、语音、图像领域其中之一。 2. 结合行内业务需求，设计实现方案，并基于大模型进行场景开发和模型的微调优化。 3. 跟踪和关注大模型推理训练领域的前沿技术和趋势，进行技术调研和应用。 岗位要求 1.计算机、电子通信、数学等相关专业，硕士及以上学历或优秀本科生； 2.具备优秀的编程能力，熟练使用Python/C/C++的其中一种； 3.对机器学习、深度学习等人工智能领域有兴趣，有相关领域课题研究或项目经验者优先;； 4.有期刊论文发表或计算机相关竞赛经验者优先； 5. 出色的问题分析及解决能力，能自我驱动，持续面对挑战，积极主动、踏实勤奋。

岗位职责： 1、参与媒体专业领域大语言模型的研究、构建与迭代，负责预训练和对齐阶段特定算法模块的建设工作； 2、逐步加深和丰富基座大模型的智能体能力，为智能体应用建设沉淀技术与经验； 3、负责RAG、Agent等通用应用流程框架设计实现和策略制定； 4、探索大模型能力在业务流程中的提效应用和面向C端用户的产品能力输出。 岗位要求： 1、硕士及以上学历，计算机、智能科学、数学专业方向出身； 2、具备非常扎实的算法功底，熟练掌握NLP的常用技术手段，有工业界内容理解和生成成熟实战经验； 3、拥有大规模语言模型的预训练和微调经验，熟练掌握常见开源模型的底层设计原理； 4、对于Dense架构和MoE架构大模型的设计实现细节有充分掌握，并有一定的实际操作经验； 5、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能力，对挑战性问题充满激情，自驱有追求，具备较强的攻坚能力。

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。

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、负责行车场景周视感知算法设计和开发工作，包括高速/城区等场景中的障碍物、车道线等感知任务的模型及后处理算法开发工作 2、负责泊车场景环视感知算法设计和开发工作，包括室内、室外等场景中的车位、障碍物等感知任务的模型及后处理算法开发工作 3、负责自动驾驶领域大模型等前沿技术研发工作 任职要求： 1、计算机、汽车工业、机器人、电子或相关专业； 2、熟悉当前主流的深度学习算法，包括但不限于BEV感知、无监督训练、大模型、目标检测、图像分割、多任务学习、多传感融合等领域； 3、熟悉常用的深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow、MxNet等，要求至少对其中一种框架较为熟练； 4、至少精通Python或C++编程，熟悉常用的视觉算法库如numpy/opencv等，了解常用的传统图像处理算法。 5、具备针对车载端侧平台检测/分割等算法设计经验和落地能力，有针对自动驾驶场景落地障碍物、车道线、红绿灯、freespace等算法经验者优先。 6、具有正确的价值观、内在驱动力；具有较强的学习能力、沟通能力和团队协作能力；能主动解决问题；能够承受较强的工作压力。