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。

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。

1、参与图像、视频内容生成、理解、检索，自然语言理解等方向前沿技术研究 2、根据业务场景，给出相关算法层面解决方案并进行研发 3、完成相关模型搭建/调优/训练等相关工作，积极推动所负责能力的性能优化及工程化落地 4、持续关注相关领域最新进展,并进行前沿算法思想的落地验证 岗位要求： 1.计算机、数学等相关专业，硕士及以上学历，1-3年工作经验 2.数学基础扎实,能独立对现有算法进行定制优化提升 3.熟悉一般扩散模型、多模态模型，在图像生成、视频理解、多模态等方向有较为深入的研究，熟悉TensorFlow, Pytorch等框架 4.熟悉C/C++/python等语言，能熟练使用上述语言之一进行项目开发 5.了解数字图像处理一般方法，并有与深度学习相结合的实践经验； 加分项: 1.拥有扩散模型、多模态模型训练、调优经验者优先; 2.有AIGC方向项目商用落地经验者优先; 3.在国际期刊、会议上发表论文者优先

职位职责： 1、负责字节跳动生活服务场景的作弊风险的发现与治理，包括交易、营销、恶意行为、流量等风险； 2、利用海量内容和行为，结合大模型技术、序列检测、图表示等人工智能方案，识别风险行为和用户； 3、构建业内领先的交易风控体系，持续探索算法方案创新，维护平台公平可信，为业务保驾护航。 职位要求： 1、两年以上算法研发经历，计算机相关专业本科及以上学历； 2、熟悉C++/Java/Python，具备优秀的编码能力，至少熟悉一种常见的机器学习/深度学习平台； 3、对业务和数据敏感，能够从数据上发现风险，提出解决方案，并验证效果； 4、有钻研精神，主观能动性强，能适应快速变化的业务需求，具备良好的团队合作精神和沟通技巧； 5、具有风控算法研发经验，对黑灰产对抗有一定了解者优先。

职位职责： 1、负责直播业务的机器学习算法的模型建设，优化直播侧主播体验和增长； 2、负责提供直播业务场景下的策略解决方案，包括但不限于数据挖掘、序列识别、诊断归因、活动和任务策略设计等； 3、负责调研先进的机器学习模型，通过数据发现直播业务的增长问题并应用算法解决问题。 职位要求： 1、掌握机器学习、因果推断、概率统计等领域的基础知识，了解前沿算法； 2、熟悉常用机器学习、运筹优化算法，具备以下两种及以上能力：机器学习分类、聚类、序列识别、深度学习分类、回归、数学规划和启发式算法； 3、具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底，至少熟练掌握C/C++/Go/Python一种开发语言； 4、熟悉常用的大数据开发工具 (Spark/Hive/Hadoop等)，模型开发框架(Tensorflow/PyTorch/Scikit-learn/XGBoost等)； 5、具有良好的团队合作意识、理解沟通能力及独立解决问题的能力。

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、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

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

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。

岗位职责： 1) 负责铁路信号系统软件的研发工作； 2) 负责信号系统软件的需求、设计、编码、调试及文档编制工作； 3) 参与软件研发全生命周期管理； 4) 参与相关系统和软件方案的技术评审； 5) 参与软件测试、现场实施的技术支持，对各项目试验开通上线及稳定运行提供技术保障； 6)完成上级临时交办的任务。 岗位要求： 1) 爱岗敬业，积极主动，工作细心踏实，责任心强；具有较好的团队协作能力，具有较强的创新精神、组织协调和沟通能力。 2) 计算机、软件工程、自动化、铁路信号、信息技术等专业，硕士及以上学历；有车载信号业务、调车业务、ETCS、CBTC、ETCS、CTCS相关装备研发经验的优先； 3) 熟练掌握C/C++等编程语言，熟练掌握软件开发流程、设计模式和体系结构，熟练应用基本的数据结构和处理算法； 4) 掌握计算机网络原理，熟悉Linux/VxWorks/windows系统并运用操作系统开发过应用软件者优先； 5) 熟悉串行通信、网络通信、CAN通信等常见接口通信方式及通信协议； 具备撰写中英文档的能力，有良好的英语读写水平，至少通过英语四级。

岗位职责： 1)负责铁路信号系统软件的开发工作； 2)负责信号系统软件的需求、设计、编码、调试及文档编制工作； 3)参与软件研发全生命周期管理； 4)参与相关系统和软件方案的技术评审； 5)参与软件测试、现场实施的技术支持，对各项目试验开通上线及稳定运行提供技术保障； 6)完成上级临时交办的任务。 任职要求： 1)爱岗敬业，积极主动，工作细心踏实，责任心强；具有较好的团队协作能力，具有较强的创新精神、组织协调和沟通能力。 2)计算机、软件工程、自动化、铁路信号、信息技术、数学等专业，本科及以上学历；有车载信号业务、ETCS、CTCS相关装备研发经验的优先； 3)熟练掌握C/C++/C#/java等编程语言，熟练掌握软件开发流程、设计模式和体系结构，熟练应用基本的数据结构和处理算法； 4)掌握计算机网络原理，熟悉Linux/VxWorks/windows系统及国产操作系统、国产数据库者并运用操作系统开发过应用软件者优先； 5)熟悉串行通信、网络通信、CAN通信等常见接口通信方式及通信协议； 6)具备撰写中英文档的能力，有良好的英语读写水平，至少通过英语四级。

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；

一、岗位职责 （此岗位为我司劳务派遣岗位，由我司直接管理，对劳派岗位介意的慎投） 1.负责计算机视觉算法的设计与开发，涵盖图像识别、目标检测、图像分割、视频分析等核心领域，确保算法性能的高效与稳定。 2.深度参与数据处理流程，包括数据标注、清洗、增强等环节，构建高质量的数据集，为算法训练提供坚实基础。 3.运用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），进行模型的搭建、训练与优化，持续提升模型的准确性、泛化能力和实时性。 4.协同硬件工程师、软件工程师，完成算法在实际产品或项目中的部署与集成，保障算法与系统的无缝对接。 二、专业技术要求 1、本科及以上学历，计算机科学、数学、电子信息、模式识别、人工智能等相关专业优先。 2、 理解卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等深度学习模型原理，熟悉ResNet、YOLO、Faster R-CNN、Mask R-CNN、U-Net等经典视觉算法中的一种。 3、 熟练使用Python进行算法原型开发，掌握C++用于算法工程化部署，能独立完成从模型设计到落地的全流程开发者优先。 4、 精通至少一种深度学习框架（PyTorch优先，或TensorFlow/Keras），熟悉模型训练、迁移学习、量化压缩、剪枝等工程化优化技术者优先。 5、 有以下场景经验者优先：工业质检、自动驾驶、医学影像分析、视频行为分析等实际业务落地项目。 6、具备良好的团队协作精神、沟通能力和问题解决能力，对技术有强烈的热情和探索精神者优先

工作职责： 1.负责自动驾驶多传感器（摄像头、激光雷达、毫米波雷达）感知融合算法研发，搞定目标检测、跟踪、分割等任务，确保“看得清、认的准”，不允许“传感器各自为政”； 2.优化感知算法在复杂场景下的鲁棒性，比如暴雨、大雾、强光逆光等恶劣天气，以及隧道出入口、地下车库等弱光环境，杜绝“感知失效”； 3.参与感知模型的轻量化与车端部署，在保证精度的前提下降低计算资源占用，让算法在嵌入式平台（如Orin、地平线J6）上“跑得快、不卡顿”； 4.跟进感知数据闭环，与数据团队协作挖掘badcase，比如“远处小目标漏检”、“遮挡目标误判”、“障碍物抖动”，推动模型迭代优化。 任职要求： 1.计算机视觉、机器学习、人工智能等相关专业硕士及以上学历，2年以上自动驾驶感知算法经验，仅参与过单模态的”玩家”，请参看2； 2.精通CNN、Transformer等深度学习架构，熟悉3D目标检测（如PointPillars、VoxelNet）、BEV感知（如BEVFusion, Sparse系列）、Occupancy感知等算法，能对着论文复现核心模块； 3.熟练掌握Python/C++，能玩转PyTorch/TensorFlow，熟悉PCL、OpenCV、Eigen等库，会用卡尔曼滤波、粒子滤波等做传感器融合，代码调试能力强； 4.加分项1：了解传感器标定、时空同步技术，能解决“摄像头与激光雷达数据不同步”“标定参数漂移”等问题，对感知精度有“强迫症级”要求； 5.加分项2：能清晰解释“激光雷达点云稀疏区域的目标检测难点”，并提出优化方案； 6.加分项3：有感知算法量产部署经验，熟悉TensorRT、ONNX Runtime等推理框架，能搞定模型量化、剪枝； 7.加分项4：在CVPR、ICCV、ECCV等顶会发表过感知相关论文，或有Kaggle、Waymo等竞赛获奖经历。