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。

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；

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。

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。

岗位描述 1、支持微博各场景推荐算法或Push算法研发； 2、基于海量微博内容数据、行为数据，进行大规模机器学习算法的研究，持续提升微博推荐核心业务指标； 3、对信息流推荐系统有浓厚兴趣，期望通过技术提高用户的信息获取能力和信息消费体验。 岗位要求 1、一年以上推荐、广告或搜索算法工作经验，计算机相关专业； 2、精通推荐算法，掌握机器学习和数据挖掘基本技能； 3、熟悉推荐引擎架构及模型训练、推理流程； 4、熟练使用C++开发线上代码，熟练使用一种脚本语言Python/Shell等，熟悉Linux基本开发环境，有扎实的数据结构和算法功底； 5、有大数据处理相关经验，熟悉Hadoop、Hive等相关操作； 6、有较强的分析和解决问题能力，有持续自我学习的能力和意愿，善于沟通和逻辑表达； 7、有大型业务推荐算法相关经验优先。

职位职责： 1、与推荐产品、算法、运营多个电商业务部门合作，通过数据分析、数据挖掘、实验分析、异动归因、特征建设等工作协助业务洞察用户策略、内容商品供给、流量分发等方向问题，为业务发展带来增量认知，与业务共同优化电商推荐系统、改善用户体验、为用户创造价值； 2、电商推荐指标体系建设：依据业务核心战略目标，制定完善电商推荐指标体系，规划建设业务指标数据、数据产品，完成核心业务指标异动归因，为业务与管理层提供决策支持，实现数据产品化； 3、实验工程：参与实验设计、实验异动归因、实验效果评估、实验下钻分析等AB实验全流程工作，通过实验分析为推荐策略迭代方向提出优化建议，规范实验评估体系建设，协助业务制定实验评估指标组，制定科学的指标评估方法； 4、推荐策略分析：依据业务战略目标，与对电商业务理解，制定逻辑清晰的分析框架，撰写专业分析报告，通过分析清晰定位业务发展问题，为业务发展提供增量洞察指导业务发展方向； 5、特征挖掘：通过统计学习、机器学习等建模方法，挖掘用户行为规律，内容、商品特征价值，内容、商品供给线索，协助优化推荐算法，挖掘算法驱动业务增长点，推动数据产品、技术落地； 6、方法论沉淀和创新：组织相关团队进行数据产品理念、技能、工具的培训，推动业务部门数据化运营。 职位要求： 1、数据分析、挖掘、建模相关的工作经验，具备电商搜索、推荐、广告数据经验者优先，计算机、统计学、数学专业优先，具有机器学习算法基础者加分； 2、掌握基本数据分析方法，对数据落地到业务有一定经验，有专业的分析报告撰写能力； 3、对特征工程、用户行为建模等有相对丰富的经验，能够基于实际的业务场景，抽象问题为具体的模型，最终提供数据驱动的产品和见解，并影响产品和业务决策的跟踪记录； 4、有使用SQL、Python等数据分析经验，有建模经验择优； 5、对数据科学有热情，具有主人翁精神，沟通表达能力优、协调推动能力强。

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、负责模型的全流程工作，包括但不限于数据、训练、评测、推理部署，保证数据的高质量和有效性； 2、LLM算法应用研究与算法落地工作，包括但不限于语言LLM、多模态LLM，Prompt工程/RAG/Agents/SFT/RLHF等LLM相关前沿技术； 3、持续探索在各种用户场景下，利用AI能力增强业务迭代效果； 4、深度参与产品研发项目，和产品经理/业务研发/质量/等同学密切配合，提高项目整体收益。 职位要求： 1、计算机相关专业本科及以上学历，3年以上深度学习算法研究与开发经验，具有LLM开发和实际落地经验； 2、具备LLM相关算法的扎实基础，包括但不限于单模态/多模态LLM训练（RAG/SFT/RLHF/Prompt）、部署和蒸馏等领域的全面学习和实践经验； 3、熟悉主流的Bert/Transformer/ViT/Clip等主流预训练模型，熟练掌握TensorFlow/PyTorch/Keras等任一主流机器学习框架； 4、有较强的业务问题到算法模型的建模能力，有强烈的技术好奇心、自驱力和进取心，能及时关注和学习业界最佳实践； 5、岗位可选工作地点为：北京、上海、深圳。 加分项： 1、有高关注度的机器学习相关博客或Github项目； 2、有过数据挖掘/机器学习或ACM-ICPC/NOI/IOI相关的竞赛经历并取得优秀成绩； 3、有国际**会议(KDD/NeurIP/ACL/EMNLP/IJCAI/AAAI/SIGIR等)论文发表者优先;

职责： 1.负责最右推荐产品的研发，用推荐产品/技术来提升用户体验和活跃度 2.应用机器学习、自然语言处理等技术，基于海量用户日志和内容，建立用户画像，构建内容质量及内容标签体系 3.以数据挖掘和数据分析为基础，发现新的产品改进点，驱动产品改进，探索新的产品形态； 4.跟踪业界最新的机器学习算法和研究趋势，并将其应用于实际的生产环境 要求: 1.信息检索，计算机视觉，机器学习、分布式系统方向的计算机专业的研究生或优秀本科生； 熟悉常见的分布式编程范式以及设计模式；有一定的分布式计算系统与机器学习相结合的理论和实践基础； 2.对技术研究和应用抱有浓厚兴趣，有强烈的上进心和责任感，善于思考和运用新知识； 3.扎实的C/C++和python编码功底，熟悉MPI/CUDA等高性能计算框架； 4.在ACM/ICPC， Google Jam， Top Coder，百度之星等比赛取得优异成绩的优先； 加分项： 1.思考过TensorFlow/MXNet/Caffe/Theano/Torch等的架构代码和设计逻辑的优先； 2.对大规模分布式机器学习系统实践经验者优先； 3.有发表NIPS/ACL/AAAI/ICML/IJCAI/EMNLP/SIGKDD/ICCV/CVPR/OSDI/SOSP等顶会论文的优先； 4.如果您乐于设计和实现高性能优雅的系统，而又想拥抱大规模机器学习带来的可能性，欢迎加入我们。

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

我们需要NLP方向和推荐方向的算法专家，负责对地图生产资料、互联网情报、搜索日志、用户反馈等非结构化文本进行分析和信息抽取，负责理解高德用户的到达行为，融合人地大数据，构建知识图谱和智能推理能力，打通数据生产和前台业务，使得用户获得更加智能的出行和服务体验。 职位描述 1、参与和负责POI产线的NLP算法部分，包括POI的NLP基础功能服务、多模态名称融合生成、名称质检模块、名称纠错模块等； 2、搭建POI的NLP基础服务平台，实现以POI为核心实体的地图数据图谱，为高德的POI搜索、推荐业务提供完备信息； 3、配合其他POI采集、挖掘、调度、聚合业务，建模NLP任务，提供准确且有效的NLP信息； 4、积极地探索和研究NLP的应用和认知领域，结合地图场景，提供更加全面且完备的服务； 5、参与和负责POI的XGC业务，包括相关性召回、各级转化率模型，提升用户的答题率，答题的转化率模型； 6、积极地挖掘高德的人地相关性，推动用户与POI问题的推荐逻辑，提升高德场景的搜推基建和技术。 职位要求 1、熟悉NLP的各种任务建模，并且有丰富的实践经验，包含但不仅限于切词、NER、语言模型、事件检测与要素抽取、分类等； 2、具备分布式计算方面的研发经验，能够在Tensorflow、Pytorch等主流深度学习平台上开发分布式算法； 3、有技术洞察力，精益求精，有产品意识，优秀的问题分析解决能力，对挑战充满激情； 4、有技术上的创新和突破，在业界有一定的知名度和影响力优先； 5、在ACL、EMNLP、NAACL、COLING、WWW、CIKM、ICML、KDD、NeurIPS等相关国际会议上有文献发表优先。

岗位职责: 参与Keeta站内外用户增长算法的研究与实现，提高拉新、促活策略的效果与质量，包括但不限于： 1. 建设多维度的用户理解、定向能力，面向不同生命周期的用户实现差异化的站外广告、站内触达、补贴等增长策略。 2. 持续探索小样本学习、迁移学习、大模型推理等能力解决用户行为、样本稀疏等问题，在频繁开国场景下提升用户、业务冷启动增长效率。 3. 沉淀多国可复用的用户增长算法方案，高效支持多国差异化增长策略。 岗位要求: 1.数学、统计、计算机或者相关专业硕士及以上学历，在增长、搜索/推荐、营销某一领域具备3年及以上工作经验 ； 2.在机器学习、深度学习、大模型推理等方面有较为丰富的研发经验, 并能在复杂的业务场景中进行合理的算法选择与优化； 3.较好的业务敏感度，具有创新精神和理论结合实践的能力，能够主动思考学习并适应业务的快速发展，乐于与业务共同成就和成长； 4.优秀的分析问题、解决问题能力和团队合作意识，对挑战性问题充满激情。 岗位亮点: 1. 新业务发展空间大； 2. 从0到1的用户增长算法挑战； 3. 多地区、多语言的复杂业务场景。 具备以下优先: 1. 海外市场增长策略经验； 2. 具备从0到1的算法能力建设经验。

背景： 在通用大模型开放和开源背景下，我们认为属于我们的创新机会在中间层和应用层，基于最右社区积累的海量数据优势，我们会从AI社交，AI创作两个大的方向进行产品和技术创新。 职位描述: 1. 负责大型语言模型的技术探索和实践落地，包括但不限于 CPT、SFT、DPO、GRPO 等技术 2. 从语言模型的角度，优化模型性能，关注语言模型中的幻觉、长上下文理解、指令遵循、模型评估等问题 3. 关注对话聊天场景，面向应用针对性建模和调优 4. 跟进大模型前沿最新学术研究进展，并运用到模型训练中 要求： 1. 算法及应用综合能力优秀，有大模型经验或推荐/搜索/广告算法领域的技术和实际经验 2. 具备较强的技术攻关能力，能够跟进领域内最新技术研究成果，并结合应用场景快速实验和调优 3. 理解业务目标并能进行合理拆解，具备良好的团队合作精神和沟通意识，对社区，内容平台，社交等产品领域的算法技术有强兴趣

岗位说明： 1. 针对重点行业（能源电力、大型装备、金属冶炼、半导体、精密电子等行业）的智能制造与数智化升级，深入理解和抽象客户的业务需求，灵活正确运用数据分析/数据挖掘/优化算法等相关技术解决客户的实际问题； 2. 针对设备域、质量域、工艺域、能源域等具有共性的数据分析模型和行业应用进行抽象与研究，基于公司的数据平台产品，进行数据分析算法和产品的研发工作； 3. 针对客户现场的实际数据分析项目，开展如下工作：业务理解、数据治理、领域建模、特征工程、数据分析相关算法模型的开发、测试和优化等。 岗位要求： 1. 结合数据理解业务需求，具有独立定义和解决工业数据分析/数据挖掘问题的能力，具有良好的理工科背景和清晰的逻辑思维能力。 2. 精通数据处理、统计分析、机器学习和优化算法理论及实践；熟悉自动控制、热能动力、化工过程、半导体物理、集成电路等理论者优先；熟悉工业现场的设备数据、MES数据、有工业数据分析相关的实际项目经验者优先。 3. 精通数据分析语言Python及常用的算法包的使用（如numpy, pandas, scipy, sklearn, tsfresh, statsmodel,matplotlib, seaborn, pyecharts, plotly等），有工程化代码开发经验。 4. 有较强的算法软件研发经验，熟悉常见软件工程设计模式（例如OO、ORM、DDD、ER建模等）；具有工业软件和算法开发经验者优先。 5. 有良好的客户沟通、业务调研、团队合作与技术管理能力；能独立作为项目技术负责人带领其他技术人员一起交付客户项目者优先（高级）。 6. 工业专业教育背景或工作经验，具有自动化、电力、电子、能源动力、半导体或化工等专业知识背景，硕士以上学历者优先。 7. 有较强的新领域知识学习能力、文档写作能力、客户沟通能力；能快速搜索、阅读中英文文献者优先。

岗位职责： 负责设计⼤语⾔模型的技术⽅案并落地到⾏业客户的垂直场景中。典型场景包括但不限于多轮对话、 Document QA、结构化信息抽取、私有函数调⽤、AIAgent等等； 负责⼤语⾔模型技术⽅案的端到端研发，包括但不限于⽅案设计、数据准备及处理、⾏业模型训练、指令精 调、模型性能提升、模型效果评测等； 跟踪并分析业内最新研究成果和技术动态，持续优化和改进现有模型和技术⽅案；基于NLP⼤模型探索下⼀ 代语义技术，构建⾏业领先的多模态语义核⼼能⼒； 根据业务需求，与外部团队开展技术交流与沟通； 岗位要求： 计算机相关专业硕⼟及以上学历，有论⽂复现能⼒和算法⼯程交付经验； 精熟练掌握C++、Python等编程语⾔的⼀种或多种，具备良好的编码能⼒，有⼤型⼯程项⽬经验； 熟悉多种⾃然语⾔处理任务，如问答系统，序列标注，情感分析，摘要⽣成及抽取，知识图谱等。有从0到1 构建的⾃然语⾔处理任务的⼯程经验； 了解NLP主流预训练语⾔模型2(GPT/LLaMA/GLM/Bloom/BERT/Qwen)，熟练掌握主流深度学习框架 Pytorch； 有团队意识，有良好的⽂档习惯和合作意识； 加分项： 有⼤模型训练框架Deepspeed/ColossalAl/LLaMA Factory使⽤经验者优先； 有垂直领域⼤模型PT、Continue PT、SFT、RLHF经验者优先；