美团的使命是“帮大家吃得更好，生活更好”，公司聚焦“零售 + 科技”战略，和广大商户与各类合作伙伴一起，努力为消费者提供品质生活，推动商品零售和服务零售在需求侧和供给侧的数字化转型。 2018年9月20日，美团正式在港交所挂牌上市。美团将始终坚持以客户为中心，不断加大在科技研发方面的投入，更好承担社会责任，更多创造社会价值，与广大合作伙伴一起发展共赢。 岗位职责 1. 负责美团首页猜喜推荐排序算法的研发工作，设计和优化推荐算法模型，提高系统的推荐效果和用户体验； 2. 负责开发和维护推荐系统，包括数据采集、数据处理、特征工程等模块的开发和优化； 3. 参与团队技术讨论，提供技术解决方案和技术支持，协助团队成员解决技术难题； 4. 跟踪行业发展动态，在美团场景下落地生成式推荐，不断提升团队的技术能力和创新能力。 岗位基本需求 1. 硕士研究生及以上学历，计算机、统计学、数学或相关专业； 2. 具备至少3年以上的推荐算法开发经验，熟悉常用的推荐算法模型和技术； 3. 熟悉机器学习和数据挖掘算法，具备良好的数学基础和编程能力； 4. 熟悉使用Hive/Spark/Hadoop等大数据工具，熟悉TensorFlow/PyTorch等框架，有深度学习实际项目经验； 5. 具备良好的团队合作意识和沟通能力，能够与产品、运营等团队紧密配合，完成项目目标。 具备以下者优先 1. 有推荐业务上大规模机器学习优化落地经验； 2. 有复杂业务场景下深度学习模型的算法研发及改进经验； 3. 密切关注业界最新进展，在SIGKDD、CIKM、ICML、ICLR、SIGIR、RECSYS等顶会发表过创新性论文或调研业界论文并成功应用于实践； 4. 在Kaggle等平台上取得较大型机器学习/深度学习竞赛靠前名次。 岗位亮点 1. 美团APP首页推荐，亿级DAU、海量的用户数据、复杂的业务场景，挑战算法的极限并提升个人技术能力。 2. 具备广阔的职业发展空间，可以在推荐算法领域不断深入研究和探索，成为业内有影响力的专家。 3. 团队氛围好，专注解决算法以及用户体验问题，可以跟组内优秀同事共同成长。

职位职责： 1、负责生成式智能对话场景的算法研发，基于大模型技术建设智能化的对话机器人系统； 2、探索生成式Agent对话算法，包括大模型领域知识融入、对齐、逻辑推理和SFT等任务； 3、建设基于RAG框架的智能问答系统，优化文本&多模态理解、召回、相关性、问答生成等算法； 4、对长文本/海量文本进行深度分析、构建知识图谱，针对用户对话进行抽取事件、情感分析； 5、搭建和优化检索排序、在线生成系统，提供稳定的线上服务。 职位要求： 1、本科及以上学历，优秀的代码能力，掌握常用编程语言和算法，熟悉Pytorch或TF等框架； 2、有机器学习应用经验，有大模型、RAG、智能对话、搜索等领域丰富的实战经验，在生成式大模型、Query与用户理解、召回排序、知识图谱、智能交互中一个或多个领域有深入实践； 3、熟练掌握机器学习算法原理，能熟练运用机器学习、自然语言处理、匹配技术、运筹优化、强化学习、智能生成等技术解决有挑战性的问题，有业界项目经验或顶会论文发表者优先； 4、对数据敏感度极高，有良好的逻辑思维和定义以及解决问题的能力； 5、优秀的产品和业务感知能力，责任心强，积极主动，有良好的沟通能力和团队合作能力，能够完成有挑战的目标。

职位职责： 1、搭建质量领域大模型，并将其应用于实际测试场景，参与推进大模型、多模态、文本理解、生成算法、强化学习等人工智能技术在测试领域的应用； 2、负责业务的大模型算法研发，如模型微调、Prompt工程、RAG等相关工作； 3、探索数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化，分析模型指标，归纳训练规律，提升训练效果，使其具备优秀的内容理解能力，保证大模型在业务场景中快速适配和高效调用； 4、优化模型结构与训练算法，解决大模型的系统与算法中的难题， 积累行业解决方案。 职位要求： 1、计算机及相关专业； 2、具备优秀的代码能力，扎实的数据结构和基础算法功底，熟练掌握C/C++、Python、Java、Go中的1-2门，熟悉TensorFlow或者PyTorch等深度学习框架，特别是大模型训练、强化学习（RL）算法； 3、掌握大语言模型的算法原理和应用范式，如Fine-tuning、Prompt Engineering等，了解大规模分布式训练、LLM推理，能够设计和优化高并发高吞吐的在线系统，具有对话系统、推荐系统、大规模机器学习系统的实际开发经验和模型训练、部署经验； 4、熟悉Attention、Transformer、BERT、GPT等常用模型结构，熟悉LLaMA、ChatGLM、 LangChain 等开源大模型原理与实现； 5、具备独立解决复杂问题的能力，良好的沟通、问题分析和解决能力，具有团队合作精神，能够与团队共同推进技术进步。

1. 负责设备端语音降噪唤醒、识别、语义理解问题排查及优化研发，包括结合海尔语音设备整机结构进行语音效果问题分析、算法调优，设备端调试及问题修复； 2. 侧重于语音设备端降噪增强、识别、语义理解类算法研发及应用创新，推进海尔语音系统架构优化升级，推进语音技术在海尔产业落地，打造标准化解决方案；

工作内容： 我们正在寻找一位AI算法应用工程师，加入我们的技术团队。该职位将负责开发和优化我们的基于LLM的大模型AI应用，包括但不限于基于大模型的AI搜索、协同办公搜索推荐、企业级文档搜索。以及，财务和人资领域等智能化应用，面试间AI、财务AI等内容。理想的候选人应具备强大的算法背景，能够设计和实现复杂的搜索相关性算法、排序算法和意图理解模型，同时具备出色的工程实现能力。 主要职责： 1、设计、开发和优化高效、可扩展的搜索算法和推荐系统，提升搜索相关性和用户体验。 2、深入理解用户需求，通过意图理解和用户行为分析，不断优化搜索结果的准确性和个性化推荐。 3、与数据科学家合作，利用机器学习和深度学习技术，开发和维护基于大模型的AI搜索算法。 4、负责搜索系统的架构设计和性能优化，确保系统的高效运行和稳定性。 5、编写高质量的代码，进行代码审查，确保软件质量和系统安全。 跟踪最新的搜索算法和机器学习技术发展，将创新技术应用到实际项目中。 任职资格： 1、有钉钉、飞书等协同办公领域搜索或者AI开发经验者优先考虑。 2、硕士及以上学历，计算机科学、人工智能或相关领域。具有LLM大模型AI应用经验者优先考虑，比如基于大模型进行finetune以及人类反馈强化学习经验者优先考虑。 3、至少3年以上搜索算法或推荐系统开发经验，具有在大型搜索引擎项目中的实战经验者优先，有深度RAG经验者以及text2sql、text2api等经验者优先考虑。 4、深入理解搜索相关性算法、排序算法、意图理解等核心技术，有成功实现复杂搜索系统的经验。 5、精通Java编程语言，具备良好的软件工程实践经验，熟悉系统设计和架构。 6、熟悉机器学习算法和工具，有使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）解决实际问题的经验。 7、良好的团队合作精神，强烈的责任心和创新意识，能够在快速变化的环境中适应和学习。

职位诱惑：出海公司 学习空间 免费餐食 扁平管理 职位描述： 1. 智能对话系统开发辅助 -参与 AI Agent 与 Chatbot 平台的开发工作，承担功能模块的设计与实现，助力提升系统的自动化处理和用户交互功能。 -研究和应用最新的 AI Agent 技术，协助团队优化系统的智能性和响应能力。 2. 多模态模型开发与工作流支持 -负责多模态数据的预处理和模型训练的基础任务，协助优化模型的性能和稳定性。 -参与基于 ComfyUI 的工作流设计与优化，支持多模态模型的高效开发与部署。 3. 技术学习与支持 -积极学习 AI 领域的最新技术和工具，参与团队的技术分享与讨论，提升自身的专业技能。 -提供开发过程中的技术支持，协助解决日常问题，确保项目的顺利进行。 4. 文档与测试工作 -参与编写和整理技术文档，确保开发过程中的知识积累和传递。 -负责系统功能的测试和调试，确保交付代码的质量与稳定性。
 职位要求： 1. 1-3年工作经验，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先。 2. 具备扎实的编程基础，熟练掌握 Python 等编程语言。 3. 对人工智能和机器学习有浓厚兴趣，有一定的理论基础。 4. 具备良好的学习能力和团队合作精神，能够快速适应新的技术和工作环境。 5. 有责任心，注重细节，能够认真完成交付的任务。

工作职责 : 1. 运用机器学习相关技术，对海量数据进行处理和分析，挖掘相关信息，分析关键因素，进行标签体系建立、模型开发、模型优化、算法评估等工作，以提升业务智能化为目标，助力保险业数字化转型； 2. 负责决策相关模型的设计、开发与上线效果分析等，包括但不限于理赔模型、风险模型、用户增长模型等； 3. 负责对模型相关的数据进行分析，包括数据清洗、数据挖掘、特征工程、数据建模等，以提高业务智能化的准确性与效率； 4. 通过对数据的敏锐洞察，深入挖掘业务场景的潜在价值和业务需求，通过技术创新推动业务智能化的提升； 5. 跟进机器学习相关技术的业界发展，并合理运用到实际业务场景中； 任职资格 : 1. 计算机、数学、统计学及电子信息相关专业硕士及以上学历，3年及以上工作经验； 2. 在经典机器学习、深度学习、自然语言处理或运筹优化等一个或多个领域有扎实理论基础或丰富研发经验，曾在广告推荐、营销转化、用户增长等某一领域有相关工作经验者优先； 3. 熟悉Java/Python/C++中的一种或多种编程语言，熟悉大数据处理技术（Hadoop/Spark/Hive），善于学习和应用业界领先数据架构和技术处理实际策略类问题； 4. 良好的逻辑思维能力，在复杂业务场景下能够分解和抽象问题，提供优秀、完整、可行的解决方案； 5. 对解决具体挑战性问题充满激情，较强的责任心和主动性，良好的沟通协作和抗压能力。

岗位职责： -结合电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业行领先的机器学习/深度学习算法平台能力。 -超大规模的机器学习模型优化，包括但不限于深度学习、强化学习、表征学习等，最大效率地提升电商流量效率。 岗位要求： -计算机及相关专业，具有扎实的算法和数据结构，优秀的问题理解能力和编码能力。 -扎实的机器学习理论基础，具有行业常用的机器学习算法实践经验。 -熟悉业界主流的机器学习平台，有大规模机器学习平台的研发经验者优先，有Tensorflow/PyTorch等机器学习框架使用经验者优先。 -具有电商相关业务的算法实践经验者优先，包括但不限于推荐、广告、搜索等。 -良好的团队合作和协调沟通能力，学习能力强，自我驱动力强。

岗位名称：搜索、推荐算法工程师 岗位职能：算法工程师 工作年限：3-5年 学历要求：硕士及以上 工作职责： 负责如下场景的模型训练以及落地 1、自然语言处理场景；任务举例：文本分类、实体识别、query 分析、分词、情感分析等； 2、搜索、推荐召回场景；任务举例：基于 Query 的召回、基于 item 的召回等； 3、搜索、推荐精排场景； 岗位需求： 1、对数据敏感，具有优秀的逻辑思维能力，善于分析问题，解决问题； 2、精通主流深度学习框架：Tensorflow、PyTorch 等； 3、深刻理解机器学习和深度学习算法原理；对 query 分析、相关性、召回模型、机器学习 排序有深刻的理解和应用经验； 4、深刻理解深度学习算法的训练，可根据不同业务场景对模型本身进行调优，精通训练数 据的构造、训练超参的调整； 5、熟悉主流 NLP 算法及推荐算法，比如：BERT 模型、DSSM、ESMM、CRF、GNN 等； 6、有复现论文模型的相关经验； 7、有深度学习部署框架（Triton、Onnx、TFServing 之一）相关业务应用的落地经验； 8、了解大数据（Spark、Hive）技术； 9、熟悉 Java，有工程落地经验者优先；

岗位职责： 1、结合电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业行领先的机器学习/深度学习算法平台能力。 2、超大规模的机器学习模型优化，包括但不限于深度学习、强化学习、表征学习等，最大效率地提升电商流量效率。 岗位要求： 1、计算机及相关专业，具有扎实的算法和数据结构，优秀的问题理解能力和编码能力。 2、扎实的机器学习理论基础，具有行业常用的机器学习算法实践经验。 3、熟悉业界主流的机器学习平台，有大规模机器学习平台的研发经验者优先，有Tensorflow/PyTorch等机器学习框架使用经验者优先。 4、具有电商相关业务的算法实践经验者优先，包括但不限于推荐、广告、搜索等。 5、良好的团队合作和协调沟通能力，学习能力强，自我驱动力强。

岗位名称：搜索、推荐算法工程师 岗位职能：算法工程师 工作年限：3-5年 学历要求：硕士及以上 工作职责： 负责如下场景的模型训练以及落地 1、自然语言处理场景；任务举例：文本分类、实体识别、query 分析、分词、情感分析等； 2、搜索、推荐召回场景；任务举例：基于 Query 的召回、基于 item 的召回等； 3、搜索、推荐精排场景； 岗位需求： 1、对数据敏感，具有优秀的逻辑思维能力，善于分析问题，解决问题； 2、精通主流深度学习框架：Tensorflow、PyTorch 等； 3、深刻理解机器学习和深度学习算法原理；对 query 分析、相关性、召回模型、机器学习 排序有深刻的理解和应用经验； 4、深刻理解深度学习算法的训练，可根据不同业务场景对模型本身进行调优，精通训练数 据的构造、训练超参的调整； 5、熟悉主流 NLP 算法及推荐算法，比如：BERT 模型、DSSM、ESMM、CRF、GNN 等； 6、有复现论文模型的相关经验； 7、有深度学习部署框架（Triton、Onnx、TFServing 之一）相关业务应用的落地经验； 8、了解大数据（Spark、Hive）技术； 9、熟悉 Java，有工程落地经验者优先；

岗位职责： 1. 负责从结构化、半结构化或无结构的大数据上构建知识图谱，承担数据抽取、清洗、转化等数据处理程序开发； 2. 负责根据知识库的实体、属性、特征等构建知识图谱，参与知识图谱相关的知识融合、知识的查询和推理、知识图谱应用的研发工作； 3. 负责知识图谱可视化等应用； 4. 负责对知识图谱的算法体系进行迭代优化开发, 包括知识的查询和推理，基于知识库的问答等； 5. 根据项目需求预研并引入新的数据存储、查询与分析等方面的技术。 岗位要求： 1. 硕士以上学历，自然语言处理/数据挖掘/计算机/数学等相关专业，具备知识图谱相关经验； 2. 熟悉linux，熟悉Python/JAVA, MySql或者NoSql数据库； 3. 掌握Entity Linking, Relation Extraction以及图谱相关算法； 4. 熟悉Tensorflow, Keras, sklearn 等深度学习框架； 5. 具备数据分析、数学建模，数据挖掘能力； 6. 热爱开发、有较强的学习能力和快速解决问题的能力，具备较强的责任心和良好的沟通能力。

岗位职责： 1. 负责通信网络与大语言模型结合的研发设计与管理。 2. 负责面向通信网络的大语言模型Prompt Engineering提示工程，大语言模型微调和基于langchain的通信网络认知增强工具研发。 3. 负责面向通信网络的AI算法研发框架设计与开发。 4. 负责面向通信网络的AI算法模块开发管理，根据行业需求指导算法模型的技术选型和性能优化，算法模型包括结构化数据的预测分析和异常检测、因果关系分析、自然语言处理、深度学习、强化学习等。 任职要求： 1. 计算机科学、机器学习、人工智能相关专业硕士及以上学历，具有3年（若博士则为1年）及以上AI产品研发和应用工作经验。 2. 熟悉LLM大模型基本原理及应用、langchain框架及应用，有GPT大模型研发经验者优先。 3. 深入掌握机器学习和深度学习，了解TensorFlow/pytorch/keras等深度学习框架。 4. 熟练掌握至少2种语言：Python, R, Matlab, SQL, Scala, Spark, PHP, SAS，Weka等。 5. 有良好的沟通表达能力，积极向上，细致认真。

我们正在寻找一位经验丰富的推荐算法工程师，负责推荐算法的框架搭建和工程效能优化工作。该职位将主要负责TF和PyTorch框架在推荐系统中的应用，包括离线和在线训练优化、模型部署及生成式模型的实时预估。我们期待您的加入，共同推动公司的技术和业务发展。 岗位职责： 1. 离线Pipeline优化：优化TF框架的离线和在线逻辑，提升TF集群训练和GPU训练的离线pipeline资源利用率和效率。 2. 模型Serving：探索并搭建基于TF/PyTorch的Serving方案，实现推荐场景下的近线和在线预估流程。 3. 生成式模型应用：落地推荐领域的生成式模型预估框架，负责对应的训练加速和实时预估的部署。 4. 算法研发：优化工程效率，提升推荐系统的性能和效果。构建通用有效的工具和框架。 任职要求： 1. 教育背景：计算机科学相关专业本科及以上学历。 2. 工作背景：推荐算法领域3年以上的工作经验。 3. 技术经验： - 熟悉TF/PyTorch框架，具备离线Pipeline和在线Serving相应的部署和优化能力。 - 熟悉GPU加速相关技术，能够优化大规模数据的训练速度。 - 具有生成式模型应用经验，能够实现生成式模型的训练加速和实时预估部署。 4. 编程能力：精通Python编程，熟悉C++/Java或其他编程语言者优先。 5. 工程经验：具备扎实的工程能力，有大型推荐系统开发和优化经验者优先。 6. 沟通能力：良好的团队合作精神，具备跨团队沟通协作的能力。 7. 创新精神：热爱技术创新，乐于接受挑战，并能够持续学习和应用新技术。 优先条件： 1. 互联网公司推荐系统的相关工作经验。 2. 在推荐算法、机器学习或深度学习领域有高质量论文或专利。 3. 开源项目贡献经验。

岗位职责： 1. 开发指标归因分析平台 2、AI大模型在各工具业务的应用场景适配等,负责基于大模型面向应用场景的算法策略组件建设 3、负责LLM、深度学习、机器学习等方向相关问题研究，跟进前沿技术动态 任职要求： 1. 计算机、通信、电子及相关专业，硕士及以上学历，3-5年工作经验 2. 熟练掌握Python语言，熟悉Tensorflow、Pytorch、Spark、Hive等技术栈 3. 具备深厚的NLP基础和前沿跟踪能力，具备大模型落地实战经验优先 4. 掌握NLP基本算法，在自然语言处理相关领域中至少一个方向有一定的实践经验，如语义检索与推荐、信息抽取、对话系统、语义理解、阅读理解、聚类、迁移学习、多模学习、低资源学习等熟悉LLM相关技术， 如transformer, prompt tuning, RLHF, langchain等，对相关技术落地有自己的理解 5. 在机器学习/NLP领域高级学术会议发表过高质量文章者 6. 有银行间债券、银行核心经营指标相关研发经验者优先