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。

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。

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

职位职责： 1、负责抖音系产品中视频、直播、图文等不同体裁下评论（文评、图评、音评等）、弹幕等互动内容的安全、体验、增长、创新工作； 2、面向互动内容中存在的对抗表达、隐晦表达、知识依赖等语义挑战，时序性、多模态、交互性等结构挑战，研发大模型驱动的机审系统，提升互动内容的安全、画风、生态的治理能力，有效降低互动内容的潜在风险； 3、分析和挖掘互动内容中蕴含的用户真实意图，探索基于大模型增强的统一内容理解技术，优化排序和分发策略以调控互动体验，提升平台口碑与用户粘性，支持在推荐、搜索、推送、广告、精选等场景中的应用； 4、探索技术驱动的创新互动内容产品形态，如智能总结、主播助理等，促进互动效率提升与用户增长； 5、基础技术方面持续探索LLM/MLLM等通用大模型在内容安全和理解领域的适配，从Pre-Train、Post-Train（SFT、RL）等方面优化，增强模型的感知和推理能力；同时探索围绕大模型相关的应用技术能力，如Auto-prompt Engineering、Embedding、Incontext learning、RAG等。 职位要求： 1、具有扎实的人工智能方面的基础知识，对LLM、NLP等技术有深入的理解，数学功底扎实，学习能力强； 2、有扎实的编码能力，熟悉主流的深度学习训练框架、工程框架等； 3、在LLM、NLP领域有成熟的项目落地经验，在短视频、图文、直播算法领域有经验者优先； 4、在计算机科学高水平会议和期刊如NIPS、ICML、CVPR、ICCV、ECCV、IJCAI、AAAI、KDD、SIGIR、WWW、ACL、PAMI、IJCV等论文发表或有竞赛经验者优先； 5、具有独立的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；对技术有热情，追求极致，自驱力强；有良好的团队合作意识、沟通表达能力。

职位职责： 1、负责抖音系产品中视频、直播、图文等不同体裁下评论（文评、图评、音评等）、弹幕等互动内容的安全、体验、增长、创新工作； 2、面向互动内容中存在的对抗表达、隐晦表达、知识依赖等语义挑战，时序性、多模态、交互性等结构挑战，研发大模型驱动的机审系统，提升互动内容的安全、画风、生态的治理能力，有效降低互动内容的潜在风险； 3、分析和挖掘互动内容中蕴含的用户真实意图，探索基于大模型增强的统一内容理解技术，优化排序和分发策略以调控互动体验，提升平台口碑与用户粘性，支持在推荐、搜索、推送、广告、精选等场景中的应用； 4、探索技术驱动的创新互动内容产品形态，如智能总结、主播助理等，促进互动效率提升与用户增长； 5、基础技术方面持续探索LLM/MLLM等通用大模型在内容安全和理解领域的适配，从Pre-Train、Post-Train（SFT、RL）等方面优化，增强模型的感知和推理能力。同时探索围绕大模型相关的应用技术能力，如Auto-prompt Engineering、Embedding、Incontext learning、RAG等。 职位要求： 1、具有扎实的人工智能方面的基础知识，对LLM、NLP等技术有深入的理解，数学功底扎实，学习能力强； 2、有扎实的编码能力，熟悉主流的深度学习训练框架、工程框架等； 3、在LLM、NLP领域有成熟的项目落地经验，在短视频、图文、直播算法领域有经验者优先； 4、在计算机科学高水平会议和期刊如NIPS、ICML、CVPR、ICCV、ECCV、IJCAI、AAAI、KDD、SIGIR、WWW、ACL、PAMI、IJCV等论文发表或有竞赛经验者优先； 5、具有独立的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；对技术有热情，追求极致，自驱力强；有良好的团队合作意识、沟通表达能力。

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。

职位描述： 我们正在寻找一位经验丰富、具有创造力的NLP/数据挖掘方向的算法工程师，加入我们的团队，负责构建和优化公司的标签挖掘、知识图谱、构建垂域的大模型，打造业界领先的AI&NLP算法团队 主要职责： 1、主导、参与、设计和构建标签体系、知识图谱的结构和关系，以支持智能推荐、问答、自然语言处理等应用。利用图谱算法和机器学习技术，从海量数据中提取和抽取出知识，填充知识图谱。 2、大规模预训练LLM，构建人才招聘领域的垂域场景下的语言大模型，基于底层基座，进行retraining or fine-tune。推动公司互动对话以及相关AI产品的落地 3、数据挖掘方向，关键词提取，支持搜索意图理解、suggest等产品的优化改进，提升用户体验 4、与其他工程师和团队合作，将知识图谱应用于产品中，实现智能化和自动化的功能。 任职要求： 1、研究生以上学历，211、985毕业优先 2、年龄在35以下，并且有互联网相关2年以上的算法工作经验 3、深入理解和掌握NLP、深度学习、LLM、数据挖掘领域的知识和技能。 4、熟练掌握Python、Spark等大数据和图谱工具，能够进行大规模数据处理和分析。 5、对算法和数据有强烈的兴趣和热情，能够在复杂的场景中进行高效的算法设计和优化。 6、具备良好的团队合作和沟通能力，能够与产品、设计和其他工程师紧密合作，完成高质量的产品。 7、热爱学习，对人工智能、NLP、数据挖掘、LLM、知识图谱充满热情，能够自我驱动并独立解决问题。

我们正在寻找一名具有丰富自然语言处理（NLP）经验的算法工程师，同时需具备大模型相关的经验和知识。如果您还具备Chatbot相关的经验，那将是一个巨大的加分项。此岗位将负责开发和优化我们的AI解决方案，推动NLP和大模型技术在各类应用场景中的落地。 主要职责: 设计和优化NLP算法，提升系统的理解和生成能力。 研究和应用最新的NLP技术，解决复杂的自然语言处理问题。 开发和优化大规模机器学习和深度学习模型，提升系统性能。 与产品团队和数据科学团队紧密合作，了解业务需求并转化为技术方案。 参与大模型相关项目，推动大模型在各类应用场景中的应用。 进行数据分析和挖掘，提供数据驱动的优化建议。 编写高质量的技术文档和报告，分享研究成果和项目进展。 职位要求: 计算机科学、电子工程、数学或相关领域的本科及以上学历。 至少3年在NLP领域的工作经验。 熟悉常见的NLP技术（如分词、命名实体识别、文本分类、情感分析等）。 具有大模型相关的经验（如GPT、BERT、Transformers等）。 精通Python，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。 具备数据分析和处理能力，能够理解和处理大规模数据集。 良好的团队协作能力和沟通能力，能够与跨部门团队有效合作。 加分项: 有Chatbot开发和优化的实际经验。 拥有电商、金融、医疗等领域的NLP应用经验。 在学术会议或期刊发表过NLP或大模型相关论文者优先。 具有推荐系统或其他AI应用开发经验者优先。 如果你对NLP和大模型充满热情，并希望在快速发展和充满挑战的环境中成长，我们诚邀你的加入！

招聘岗位：NLP算法工程师（多智能体与大模型融合方向）  岗位职责：  1.参与多智能体系统中核心算法模块的设计与优化（如智能体规划、Agent调度、协作学习等）；  2.负责对接大模型（OpenAI,Claude,本地大模型等），进行工程与能力调度；  3.构建知识检索（RAG）、记忆管理、多轮推理、反馈强化等智能体增强模块；  4.分析业务场景需求，落地定制化的模型微调、Embedding方案或模型压缩方案；  5.协作构建Agent+Tool框架，推动智能体的泛化与适配能力提升；  6.跟进前沿AIAgent架构（如LangGraph等）并应用于业务。  我们希望你：  1.熟练掌握至少一种主流深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow），理解基本算法结构；  2.熟悉主流大语言模型API接入流程（如OpenAI、QWEN、ChatGLM等）；  3.对多智能体系统（MAS）、RAG检索、向量数据库（如Milvus、FAISS）有一定理解；  4.熟悉常见NLP任务：语义匹配、知识抽取、意图识别等，有实战项目经验；  5.熟悉OCR模型训练与应用者优先（如CRNN/PP-OCR/LayoutLM等）；  6.加分项：参与过多智能体系统、Agent协作调度、提示工程体系设计等相关项目；有ClaudeCode/Cursor等VibeCoding经验；  7.热爱钻研、具备系统思维，能独立承担一个模块从设计到落地的工作；  8.一年以上工作经验。  我们特别欢迎：  •有大厂背景或行业AI项目落地经验的同学加入；  •我们不设年龄歧视，只关注能力与动能，欢迎经验型技术人才。

岗位职责: 1.设计和实施自然语言处理（NLP）算法，参与数据预处理和模型训练工作； 2.进行数据分析，确保数据质量和有效性，以支持算法的训练和优化； 3.与团队成员合作，确保算法项目的顺利进行和目标实现； 4.撰写相关文档和研究报告，确保项目过程的透明化和知识分享。 任职要求： 1.对NLP算法和数据处理有浓厚兴趣，能够独立进行相关工作； 2.具备良好的分析和问题解决能力，能够高效处理数据和优化算法； 3.具有团队合作精神，能够与团队成员有效沟通； 4.能够适应快节奏的工作环境，对新技术有持续学习的意愿。

岗位职责： 1、基于业务场景选择/改进大模型架构（如心理咨询需长对话、情绪识别）； 2、优化训练流程：降低算力需求（如混合并行训练）； 3、实现模型轻量化：从百亿参数压缩到10B以下，适配小型机（如单台8*A100）； 4、设计领域适配方案：结合心理学知识库增强模型专业性； 5、部署与监控：模型服务API化、资源占用实时优化； 6、完成领导交办的其他工作。 任职要求： 1、专科及以上学历，至少3年Python开发经验； 2、掌握Python + Shell/Linux环境操作，深入理解Transformer架构（Self-Attention、位置编码等）； 3、熟悉主流开源大模型（如LLaMA、ChatGLM、Bloom等）的微调与优化； 4、掌握模型压缩技术：知识蒸馏、量化（INT8/4bit）、剪枝、低秩分解 ； 5、数据处理：能构建高质量领域数据集（清洗、增强、标注）； 6、轻量化部署：模型服务化（ONNX/TensorRT转换）、内存优化（如KV-Cache优化）； 7、熟悉模型评测方法（自动指标+人工评测）； 8、有开源大模型轻量化落地经验（如LLaMA-7B在单卡部署）； 9、工作细致认真，责任心强，具备良好的团队协作精神。 公司主要开发各种心理健康检测与治疗型应用软件，现诚招软件工程师 ! 高新、创新工作！公司为国家高新企业，涉及智能开发、智能穿戴、物联网、软硬件交互、三维、VR，对接多个领域，工作富有挑战性。想循规蹈矩、只是想码多年不变模块代码的勿投！ 公司主页：http://www.ygxinjian.com/ （阳光心健产品网） 软件区：http://www.ygxinjian.com/goods_photo_77_1.html 上班时间：8：30-12：00 13：30-17：30（周末双休） 工作地址： 合肥市新站区文忠路与浍水路交口 新站创新产业园9号楼 阳光心健 温馨提示： 乘车路线：乘坐公交301路、302路、303路、304路至盘塘公交站下，步行200米到 乘坐地铁3号线至文浍苑站A口出，步行100米到

工作职责： 1. 负责大规模预训练模型的训练优化及性能调优，包括但不限于模型架构改进、高效微调、分布式训练等。 2. 探索前沿技术（Agentic RAG/Agent），结合业务需求提出创新性解决方案，推动AI在学术场景（学术问答、DeepResearch、学术数字分身等）的应用。 3.基于大语言模型能力Agent平台的开发和优化。 任职要求: 1、计算机、数学或相关专业本科及以上学历，2年以上研发经验，有自然语言处理工作经验优先。 2、深入理解CNN/LSTM/transformer等模型原理，有中文分词、词性标注、命名实体识别、语法分析、文本分类等相关项目经历； 3、熟悉liunx开发环境，能熟练使用python进行AI服务接口开发。了解主流深度学习框架，如PaddlePaddle、PyTorch、LLaMA-Factory等。 4、良好的沟通能力和团队合作精神。

岗位职责: 1、参与部门NLP系统建设，包括：数据平台、训练平台、文本分类、文本生成、命名实体识别、关系抽取、LLM、Prompt工程等方向的设计和研发工作； 2、参与部门NLP模型大规模分布式训练的方案设计、训练、调优工作； 3、参与客户需求分析和对接，根据客户需求完成NLP系统整体解决方案设计、研发和落地； 4、参与NLP系统的数据分析工作，评估算法效果并进行持续优化改进。 任职要求: 1、具备计算机或统计、人工智能相关专业背景或相关工作经验; 2、具备良好的计算机、数据结构、机器学习、自然语言处理等理论知识;具备较好的计算机编程能力，熟练掌握Python编程; 3、熟悉常见深度学习算法和理论，熟练掌握先进的NLP模型如Transformer、BERT、GPT、InstructGPT等;熟练掌握至少一种常见的深度学习框架(Pytorch、TensorFlow等);熟悉NLP模型大规模分布式训练过程。 4、熟悉LLM如讯飞星火的理论知识、训练过程、应用范围以及Prompt调优手段; 5、擅长将算法实际应用的表现抽象出研究问题，并具有一定分析和解决实际问题的能力: 6、从事过自然语言处理、智能语音、计算机视觉等相关方向的研究或开发工作，包括研究论文发表研发项目经历等; 此岗位为科大讯飞集团统一招聘岗位，人员通过简历筛选、笔试、初试、复试、终审等环节后录用。

岗位职责 1.负责标准文档的文本纠错、结构识别、长文本合规性审查； 2.应用NLP技术处理海量非结构化数据处理，完成知识抽取、文本分类、文本挖掘等； 3.对大语言模型进行微调、探索AIAgent应用于出版领域方案。 任职要求: 1.三年以上算法经验，计算机/数学相关专业，硕士及以上学历； 2.对NLP算法，分词，实体识别，信息抽取，句法分析等有深入的理解和应用经验； 3.熟悉N-gram、Seq2Seq、transformer、BERT、GPT等模型，对BERT的改进算法MacBERT、Soft-Masked-BERT等有一定了解，熟练使用TensorFlow/PyTorch等深度学习框架； 4.较强的工程实践能力，熟悉Linux开发环境,熟练掌握python/java/c++等高级语言一种或多种； 5.具备较强的逻辑思维能力和钻研精神，强烈的责任心和团队精神。 6.有深入的中文文本纠错经验者优先。