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。

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、构建用户画像体系，用户基础属性以及兴趣偏好等画像数据的建模和挖掘； 2、多模态理解和多种用户属性挖掘，构建知识图谱基础数据资产； 3、探索图谱在各种日常场景的中的应用； 4、通过 NLP、多模态、Graph 等领域的前沿技术，不断提升知识图谱构建的效率和业务应用的效果。 职位要求： 1、熟悉统计机器学习理论，熟悉常见分类、聚类机器学习和深度学习算法； 2、具备数据挖掘、NLP、知识图谱、Graph相关算法原理知识背景； 3、熟悉C++/Java/Python等，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； 4、有钻研精神，突出的数据分析能力，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、有用户画像、知识图谱、数据应用开发经验者优先。

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。

职位职责： 1、分析图像/视频增强和编解码算法的不足，提出改进意见； 2、负责图像/视频画质评测能力增强和效率提升； 3、研发视频、图像质量评估算法，包括有参估计和无参估计； 4、设计优化不同应用场景的视频质量检测方案； 5、采用有参/无参视频质量评估算法及主观测试对不同算法下视频质量进行分析评估； 6、开发视频码流分析工具，解析码流统计信息。 职位要求： 1、软件工程、电子工程、CV、人工智能、多媒体等相关专业，本科及以上学历； 2、了解图像和视频主客观相关评测标准以及评测方法，熟练运用图像质量评测设备和软件（Streameye，Imatest等）； 3、有视频编解码的相关经验，熟悉视频编码标准H.264/H.265/VVC/VP9; 4、对视频编码标准技术有很好的理解，熟练使用FFmpeg；熟悉视频图像处理算法以及深度学习理论和框架； 5、有视频、图像相关项目经验或者有发表相关论文者优先； 6、熟练掌握C/C++，Java，Python等语言编写脚本和工具优化测试效率。

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。

工作职责: 1. 多模态大模型:探索跨模态的信息对齐方法，探索多模态大模型的继续预训练、指令微调等技术，探索多模态的数据质量评估和清洗方法。 2. 多模态大模型应用：解决多模态大模型工程化过程中的难题，推动多模态大模型在微博场景落地。 任职要求: 1. 自然语言处理、计算机视觉、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业，本科及以上学历，研究生优先。 2. 在计算机视觉或多模态理解与生成方面有扎实的知识基础，熟悉主流的多模态大模型或图片、视频生成模型，如LLaVA、Qwen-VL、SD、FLUX、OpenSora等。 3. 在多模态理解或多模态生成等应用方向具备1年左右，或在计算机视觉领域具备2年以上相关工作经验，两者满足其一即可。 4.熟悉Pytorch、Transformers 等常用工具的使用，具备扎实的编程基础。 5. 赛事获奖或开源项目贡献者优先。

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

工作职责: 1. 多模态大模型:探索跨模态的信息对齐方法，探索多模态大模型的继续预训练、指令微调等技术，探索多模态的数据质量评估和清洗方法。 2. 多模态大模型应用：解决多模态大模型工程化过程中的难题，推动多模态大模型在微博场景落地。 任职要求: 1. 自然语言处理、计算机视觉、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关专业，本科及以上学历，研究生优先。 2. 在计算机视觉或多模态理解与生成方面有扎实的知识基础，熟悉主流的多模态大模型或图片、视频生成模型，如LLaVA、Qwen-VL、SD、FLUX、OpenSora等。 3. 在多模态理解或多模态生成等应用方向具备1年左右，或在计算机视觉领域具备2年以上相关工作经验，两者满足其一即可。 4.熟悉Pytorch、Transformers 等常用工具的使用，具备扎实的编程基础。 5. 赛事获奖或开源项目贡献者优先。

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。

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

职位描述 1、参与快手端到端的视频编解码及图像质量评测； 2、参与快手大模型算法数据工程搭建工作； 3、协助整合图像评测体系，持续提高评测方法和效率； 任职要求 1、具备视频/图像主客观画质评测经验; 2、对于视频/图像画质各个维度有良好感知能力; 3、逻辑清晰，强的学习能力，强的团队合作能力； 4、有数据标注经验优先； 5、熟悉ffmpeg、h264&h265编码标准、常用的转码参数者优先 ； 6、熟悉IEEE、ISO、IDMS、CIE图像质量标准者优先； 7、最好掌握一门高级语言， 包括Python、Golang、C/C++、 Java、OC（非强制）

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。

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。