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;

职位职责： 1、结合对直播场景的深入理解，进行直播多模态大模型的建设，面向主播开播的全流程，通过直播间内容理解、智能辅播、主播成长陪伴、智能复盘、智能创作等能力的建设和落地，打造面向直播全流程、自迭代的智能直播专家落地； 2、深入分析研发全生命周期的痛点问题，实现代码智能生成、技术方案智能设计、智能运维提效等全生命周期的提效助手，构建智能研发大模型； 3、密切跟进LLM领域最新研究成果，积极参与新业务的探索研究，结合对业务场景的充分理解，寻找最佳解决方案。 职位要求： 1、本科及以上学历，人工智能、计算机、模式识别等相关专业； 2、有NLP、CV、数据处理相关复杂系统的落地经验，具备较强的前沿创新能力； 3、具有优秀的编程基础，熟练使用Python/C++等至少一种编程语言，熟练使用TensorFlow/PyTorch等至少一种深度学习框架； 4、熟练掌握常见开源模型调优训练、推理加速框架，熟悉LLaMA、ChatGLM等开源大模型原理与实现； 5、优秀的分析和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情，良好的沟通和团队合作能力。 加分项： 1、具备业界大模型的训练、调优和交付经验，在多模态大模型、代码大模型上有实战经验者更优； 2、具备业界的大模型应用产品落地经验，在其中发挥关键的架构设计、模型优化作用； 3、具有长视频理解、图文交互等大模型应用落地经验，在其中发挥关键的架构设计、模型优化作用； 4、具有研发提效相关的大模型应用落地经验，在其中发挥关键的架构设计、模型优化作用。

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。

岗位职责： 负责叮咚买菜搜索和推荐相关算法工作，包括且不限于NLP、特征工程、模型策略开发等相关工作； 任职资格： 1.计算机，数学或统计学相关专业硕士及以上学历 2.扎实的机器学习基础，能够运用LR、GBDT等传统机器学习模型解决实际的业务问题； 3.扎实的深度学习基础，能够运用DIN、W&D、DeepFM、PNN等模型； 4.熟练使用一种或几种深度学习框架（如tensorflow、caffe、mxnet、pytorch等） 5.熟悉Python/Java/C++/Golang等至少一门编程语言 6.有推荐系统、自然语言处理、深度学习、搜索算法等方面的算法积累者优先

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。

岗位描述 1、支持微博首页推荐及其他场景的推荐系统相关算法研发； 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、一年以上相关工作经验，计算机或数学相关专业； 2、熟练掌握c++，具备扎实的编程基础和代码能力 3、熟悉推荐系统架构，包括样本、模型训练、模型存储、在线推理等环节 4、了解机器学习算法，如矩阵分解、图神经网络等，优化推荐模型的性能和准确性 5、理解业务需求，能够快速响应并实现业务中的推荐功能 6、熟悉大型分布式系统架构设计，有良好的系统设计和实现能力 7、有推荐系统开发经验优先

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。

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、研究、设计并实现推荐系统的算法和模型，包括协同过滤、内容推荐、深度学习模型等。 2、分析用户行为数据和产品内容特征，提取关键特征并构建推荐模型，优化推荐结果。 3、不断优化推荐算法，提升推荐质量和准确性，满足用户个性化需求。 4、参与推荐系统的架构设计和优化，提高系统的扩展性和性能。 5、与团队成员合作，进行实验和测试，评估推荐算法的效果并提出改进方案。跟踪最新的推荐算法和技术，探索并引入新的方法来提升推荐系统的性能和效果。 岗位要求： 1、本科及以上学历，计算机、统计学、数学等相关专业优先； 2、5年及以上机器学习相关工作经验，其中至少3年推荐算法排序经验； 3、熟悉协同过滤算法，熟悉LR、FM、XGBoost等常用机器学习模型，熟悉DNN； 4、具备大数据的分析能力、大数据挖掘能力，数据各种数据平台的使用，例如：Hive/HBase/Spark/；熟练使用python语言，熟悉Tensorflow框架优先； 5、了解AB实验流程，熟悉电商推荐常用的评估指标；具备较好的工程基础和良好的代码风格；具有良好的沟通能力，英语听力良好。

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。

职位描述： 1、负责图像分类识别、图像分割、图像理解、图像搜索等算法的研究和开发工作； 2、负责商品理解和治理方向CV算法的研发。 职位要求： 1、在计算机视觉某个领域有较深入的研究，包括但不限于：图像的分类和识别、图像视频理解、图片审核、AIGC等方向； 2、对深度学习算法有深刻的理解，熟悉常用的深度学习框架； 3、熟悉主流模型和算法关注领域内的最新进展，能够跟进和具备实现新算法的能力； 4、具备独立开展工作的能力，有优秀的分析和解决能力，有团队精神； 5、有商品理解、治理等经验优先考虑。

岗位职责 1. 负责机器学习、深度学习领域的技术研发工作，包括但不限于神经元网络模型设计与优化 2. 负责团队数据清洗，可视化和分析； 3. 根据项目需要建立数学模型； 4. 参与电网项目数据分析，负荷预测，功率预测，用电分析，异常检测等场景。 5. 研发和优化基于知识图谱的深度语义搜索（Deep Search）系统，提升复杂业务查询的准确性和效率。 6. 设计、构建、维护和优化支撑图检索增强生成（Graph RAG）应用的领域知识图谱。 7. 开发与部署融合图结构信息、深度搜索和大语言模型（LLM）的图检索增强生成（Graph RAG）解决方案，应用于智能问答、知识总结、报告生成等场景。 岗位要求: 1. 熟悉数据挖掘、机器学习或深度学习算法 2. 深入理解图神经网络（GNN）原理（如GCN, GAT, GraphSAGE等）、信息检索（IR）技术和知识图谱（KG）构建与应用。 3. 熟悉检索增强生成（RAG）技术原理，特别是图检索增强生成（Graph RAG）方法。 4. 熟练使用 Python，熟练掌握python数据分析库，如pandas，numpy，matplotlib等； 5. 有制造业中生产异常检测、视觉检测、质量优化、工艺优化经验者优先。

职位描述： 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，博士以上应届生也可以 2、年龄在35以下，如有互联网相关2年以上的算法工作经验尤佳 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。

职责和职能： 1. 与商业客户和终端用户紧密合作，理解他们的需求，并提供基于AIGC技术的算法解决方案。 2. 进行提示词训练，设计和开发算法模型，以生成自然流畅的文本、图像或音频内容。 3. 使用大规模数据集进行模型微调，以提高算法在具体商业场景下的准确性和效果。 4. 处理多模态数据，如文本、图像、音频和视频等，进行跨模态信息融合和分析。 5. 将AIGC模型和多模态处理技术与B端和C端系统进行接口对接，确保数据的准确传递和系统的高效运行。 6. 对已有的AIGC模型和多模态处理算法进行评估和改进，优化其在商业环境中的性能。 7. 持续关注最新的AIGC、提示词训练、模型微调和多模态处理技术，将其应用于解决B端和C端的商业挑战。 8. 提供对商业客户、终端用户和其他利益相关者的技术支持和培训，解答问题并提供解决方案。 资格要求： 除前述基本要求外，还需要具备以下能力： 1. 在AIGC领域具有扎实的理论基础和实践经验，熟悉生成式模型和注意力机制等相关技术。 2. 了解并掌握提示词训练技术，能够使用大规模数据集进行模型训练和生成内容。 3. 具备模型微调的经验，能够通过微调预训练模型或迁移学习来适应具体商业场景。 4. 熟悉多模态数据处理方法和技术，能够进行跨模态信息融合和分析。 5. 掌握相应的开源工具和框架，如GPT、BERT、PyTorch等，并能进行定制化开发和调试。 6. 有在商业环境中应用AIGC、提示词训练、模型微调和多模态处理的实际经验者优先考虑。 7. 具备良好的问题解决能力和团队合作精神，能够与各个层面的利益相关者进行有效沟通。 公司为员工提供行业内具有竞争力的薪酬水平及个性化的员工福利，让你生活出行嗨翻天 【法定福利】：国家规定缴纳的社保及公积金，带薪年休假 【节日关怀】：节日礼品，节日礼金 【公司福利】： 为员工本人及子女购买商业保险； 机场/高铁休息室及合作餐食厅免费用餐等权益； 机场/高铁出行礼宾车接送权益； 健康体检、360在线问诊、三甲医院VIP挂号、重疾绿通入院、齿科护理等服务； 周期性团建及加班餐食与打车服务； 【晋升发展】：设立良好的晋升机制和广阔的发展空间，内外训双引擎助力职业发展与提升。