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。

职位职责： 1、投身于国际化业务场景下的预训练大模型技术研究与应用创新，专注于提升预训练效率，通过对海量数据的精准筛选与处理策略研究，优化数据选择机制，以及训练策略，完整基座语言模型的优化； 2、依托国际化场景对多语言的需求，深度优化多语言训练技术，包括数据策略和模型策略，提升在各语种知识迁移和对齐，实现强大的多语种基座模型能力； 3、深入探索后训练（Post training）技术，包括继续预训练（CPT)，微调对齐（SFT，RFT）等不同的方面，精心钻研微调对齐技术和推理能力优化，确保大模型在国际化业务不同任务与领域应用中的精准适配与高效表现； 4、全力攻克模型效率优化难题，从模型架构设计、算法优化, 包括但不限于知识蒸馏、模型量化压缩，样本采样等方法等多维度入手，打造高效能、低能耗的预训练大模型，使其在实际业务应用中展现卓越的处理速度与资源利用率，助力构建智能、高效且具有广泛适应性的内容处理与分析系统； 5、建立有国际化短视频场景特色的预训练模型评估体系和数据体系，为模型的长期迭代提供有力支撑； 6、探索前沿AI技术，包含但不限于AIGC、LLM、多模态内容理解（视频/图像/音频/文本）等，以构建下一代安全模型。 职位要求： 1、本科及以上学历，计算机、电子等相关背景； 2、丰富的ML/CV/NLP/推荐经验，包括但不限于： 1）机器学习/数据挖掘/CV/NLP/多模态等相关竞赛或行业经验； 2）机器学习/数据挖掘/人工智能/大模型相关领域的会议论文（KDD/WWW/NIPS/ICML/CVPR/ACL/AAAI）； 3）对预训练技术有深入研究者（不限于预训练，Post train，SFT/RFT，数据处理，评估等方面）可能获得优先的机会； 3、扎实的编程功底，熟悉Python/C++等编程语言； 4、优秀的分析问题和解决问题的能力，并热衷于解决具有挑战性的问题； 5、对技术充满热情，良好的沟通能力和团队合作精神。

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。

职位职责： 1、负责国际化内容安全业务，参与内容安全业务流程优化，探索使用多模态内容理解/大规模机器学习/LLM等先进技术，构建业内**的内容治理平台； 2、探索前沿AI技术，包含但不限于AIGC、LLM、多模态内容理解（视频/图像/音频/文本）等，以构建下一代安全模型； 3、探索ML技术在在解决 长尾/复杂治理标准/高响应速度/样本不均衡等问题的最佳应用； 4、突破现有安全治理系统的流程，探索下一代内容安全业务交互模式。 职位要求： 1、本科及以上学历，计算机、电子等相关背景； 2、丰富的ML/CV/NLP/推荐经验，包括但不限于： a. 有推荐、搜索、广告等大规模机器学习行业经验； b. 机器学习/数据挖掘/CV/NLP/多模态等相关竞赛或行业经验； c. 机器学习/数据挖掘/人工智能相关领域的会议论文（KDD/WWW/NIPS/ICML/CVPR/ACL/AAAI...）； 3、扎实的编程功底，熟悉python/C++等编程语言； 4、优秀的分析问题和解决问题的能力，并热衷于解决具有挑战性的问题； 5、对技术充满热情，良好的沟通能力和团队合作精神。

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

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。

工作职责： 1.负责视频广告系统的算法设计和优化，包括但不限于实时竞价/点击率预估/分配优化等核心算法； 2.以平台收益为目标，优化广告投放策略，提升广告主的 ROI 和用户体验； 3.基于广告领域需求，对预训练大模型进行微调/对齐等优化，持续提升算法效果和平台收益。 任职要求： 1.希望3年及以上广告算法/推荐系统/搜索引擎或计算广告相关领域经验； 2.熟悉大规模数据挖掘，机器学习，深度学习等相关技术，熟悉 Hadoop/Spark 等工具； 3.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的能力，对挑战性问题充满激情； 4.熟悉大模型微调技术（如SFT、LoRA、DPO等）优先； 5.硕士及以上学历，对计算广告行业有兴趣。

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. 语音识别，声纹识别方向 需求： 1. 熟悉C++和Python 2. 熟悉机器学习和深度学习算法 3. 熟练使用Pytorch或TensorFlow 4. 有Kaldi，DeepSpeech，ESPNet经验优先 5. 每周实习时间保证4天以上

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；

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。

招聘条件： 1、获得博士学位，且获学位时间一般不超过 3 年； 2、年龄一般在 35 周岁以下，身心健康； 3、具备通信、人工智能、大数据相关专业背景，有志于在该领域开展深入研发； 4、具有良好的团队协作能力和表达能力。 岗位待遇 1、签订劳动合同 ； 2、国家博士后一次性资助； 3、支持博士后在站期间申报国家和省市级博士后人才项目和研究项目； 4、协助申请公租房； 5、优秀者协助申报各类国家、北京市人才计划

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. NLP研究方向：包含分词、实体识别、标签提取、文本分类、语义相似度、LLM等基础能力。 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. 2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。

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。