工作职责 1、负责微粒贷等线上金融信贷产品全流程风险模型开发。基于互联网、金融行业相关数据，通过聚集性发现、回归分析、集成学习、复杂网络、深度学习等算法技术，挖掘群体行为特征及信用风险评估； 2、擅长高维度、非结构化、网络结构等复杂数据的挖掘和建模，能够基于互联网大数据，挖掘客户360度特征，对客户身份识别、社区发现设计有效算法，将成果应用在信用评价、欺诈侦测、异常行为识别等场景； 3、负责数据挖掘前沿技术的探索和调研，通过实验、创新等方式引入到风控模型建设中，改进创新方法以解决非常规化问题。 任职要求 1、计算机（机器学习、人工智能等方向）、数学、统计或相关专业硕士及以上学历； 2、数据数据挖掘、概率统计、机器学习、自然语言处理、模式识别或信息检索等专业领域知识，并对其中擅长领域理解透彻； 3、三年以上机器学习和算法实施相关工作经验，具有较强的数据理解能力、数据分析能力、业务感知能力，熟悉社会网络分析方法，有推荐系统、社团发现、大规模数据挖掘项目实施经验优先； 4、熟练使用Python/SAS/R等数据挖掘工具，有数据可视化经验者及开源数据挖掘工具实战经验者优先； 5、熟悉Hadoop/Spark/Storm/Hive等至少一种分布式计算技术，具有海量数据处理经验； 6、积极创新、有开拓精神、乐于面对挑战、有较强的执行能力，具有高度的责任心和良好的团队合作精神。

职位职责： 团队介绍：平台治理算法团队2020年9月成立，主要职责是通过优化算法，和电商业务团队配合，对字节跳动电商产品进行全方位的质量/生态的治理，既包括低质/风险/违规问题的打击，也包括画风优化、优质内容扶持、电商生态建设等。 平台治理算法团队使命：经营带货有保障，所见所得皆好物； 愿景：打造安全合规的平台秩序，建立用户信赖的健康生态。 1、负责运用算法挖掘、识别和预测电商场景中的风险和低质的商家/商品/带货主播，并配合业务进行管控； 2、负责运用算法挖掘影响商品体验和履约时效体验的事件和行为，建设数据模型，协助构建良好的生态体验环境，为业务提供支持； 3、参与构建挖掘电商直播、商品、商家和带货主播等多种实体的数据，对大规模网络/海量特征序列进行建模，支撑内容理解/多模态表征/社区挖掘等业务场景解决问题，并为商品/直播/视频治理提供支持； 4、参与构建大规模的图存储和图学习平台，完善电商社区内商家/商品/带货主播的关系建设，并赋能治理业务； 5、探索和调研机器学习/图学习/序列学习和相关方向前沿技术，并落地于真实业务场景。 职位要求： 1、有扎实的代码能力，熟悉深度学习/图神经网络/机器学习框架，如 pytorch、tensorflow、DGL、pyg、sklearn 等； 2、熟悉机器学习/图学习/序列学习算法中的一项或者多项，如图建模、时序信号建模、节点/子图分类、社区挖掘、表征学习、自监督/半监督学习等，有一定深度和广度； 3、熟悉相关算法在数据挖掘、搜索推荐、内容理解、治理风控的应用者优先； 4、熟练使用 numpy、pandas 等独立进行建模实验，熟悉大数据工具 Hive、Spark、Hadoop 者优先； 5、在数据挖掘、机器学习（KDD、ICML、NIPS、VLDB等）等领域**会议有文章发表者，或在数据挖掘竞赛（Kaggle、天池）优胜者优先。

岗位职责： -结合电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业行领先的机器学习/深度学习算法平台能力。 -超大规模的机器学习模型优化，包括但不限于深度学习、强化学习、表征学习等，最大效率地提升电商流量效率。 岗位要求： -计算机及相关专业，具有扎实的算法和数据结构，优秀的问题理解能力和编码能力。 -扎实的机器学习理论基础，具有行业常用的机器学习算法实践经验。 -熟悉业界主流的机器学习平台，有大规模机器学习平台的研发经验者优先，有Tensorflow/PyTorch等机器学习框架使用经验者优先。 -具有电商相关业务的算法实践经验者优先，包括但不限于推荐、广告、搜索等。 -良好的团队合作和协调沟通能力，学习能力强，自我驱动力强。

岗位职责： 1、结合电商的业务特性，进行模型和算法创新，打造业行领先的机器学习/深度学习算法平台能力。 2、超大规模的机器学习模型优化，包括但不限于深度学习、强化学习、表征学习等，最大效率地提升电商流量效率。 岗位要求： 1、计算机及相关专业，具有扎实的算法和数据结构，优秀的问题理解能力和编码能力。 2、扎实的机器学习理论基础，具有行业常用的机器学习算法实践经验。 3、熟悉业界主流的机器学习平台，有大规模机器学习平台的研发经验者优先，有Tensorflow/PyTorch等机器学习框架使用经验者优先。 4、具有电商相关业务的算法实践经验者优先，包括但不限于推荐、广告、搜索等。 5、良好的团队合作和协调沟通能力，学习能力强，自我驱动力强。

岗位职责 1、利用各种机器学习和数据挖掘算法，对海量数据进行建模、预测和分析，以支持业务决策和发展。 2、设计和实现数据挖掘和机器学习的解决方案，包括数据清洗、特征提取、模型训练和优化等。 3、评估和优化现有的机器学习模型和数据挖掘算法，以提高模型的准确性、鲁棒性和可扩展性。 4、开发和维护数据挖掘和机器学习的工具和平台，以提高数据挖掘和机器学习的效率和质量。 5、与业务和技术团队合作，开发数据需求和解决方案，以支持业务决策和发展。 6、研究和探索新的数据挖掘和机器学习技术和解决方案，以不断提高数据处理和分析的效率和质量。 7、建立和维护技术文档和标准，确保数据挖掘和机器学习的规范和一致性。 任职要求 1、本科及以上学历，计算机、数学、统计学、物理学等相关专业。 2、3年以上数据挖掘或机器学习的工作经验，熟练掌握数据处理和分析的各种技术和工具，包括Python、R、SQL、Hadoop、Spark等。 3、精通各种机器学习和数据挖掘算法，如线性回归、决策树、随机森林、神经网络、聚类等。 4、熟悉数据清洗、特征提取、模型训练和优化等数据挖掘和机器学习的流程和技术。 5、具备良好的沟通和团队合作能力，能够与不同背景和专业的人合作，解决技术和业务问题。 6、具备较强的学习能力和自我驱动能力，能够独立思考和解决复杂问题。 7、熟练掌握英文阅读和写作能力，能够阅读和理解相关的技术文献和论文。 8、有较强的工作责任心和团队协作精神，能够承担工作压力和满足项目时间节点要求。 必备条件 1、熟悉自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）相关技术和算法。 2、有丰富的互联网或金融领域的数据挖掘和机器学习项目经验。 3、有相关证书或荣誉，如ACM、Kaggle等。

职位描述: 1、广告投放算法、策略、机制的研究和开发工作； 2、广告主端分析、优化、投放控制、流量预估系统的研发； 3、CXR预估算法及系统的研发； 4、视频广告的模式、机制的探索； 5、广告反作弊系统及策略研发。 任职要求: 1、熟练掌握linux下面向对象编程； 2、熟悉Java or C++， 熟悉机器学习、数据挖掘知识； 3、对数据敏感，有较强数据分析和解决问题能力； 4、有创业者基因：你渴望一个能够共同成长的团队，而不是找一份养家糊口的工作； 5、有开发高品质产品、编写高质量代码的自我要求 。 加分项： 1、理解广告算法&业务&技术架构，具备一年以上搜索广告或展示广告相关经验； 2、对技术有热情，动手能力强，参加过各类竞赛并取得较好成绩； 3、有高并发情况下的系统设计及实践经验。

工作职责： 1. 负责电商领域的异常数据检测。 任职条件： 1. 重点本科及以上学历，计算机专业优先，具备扎实的数理统计基础，有丰富的数据处理经验； 2. 熟练掌握Python编程语言，熟练使用MySQL/HiveQL； 3. 熟悉异常数据检测的常用算法； 4. 良好的数据敏感度，善于发现数据规律、对数据现象进行归因； 5. 具备良好的沟通能力和责任心，严谨踏实、条理清晰，做事认真仔细。

岗位职责： 1.参与大数据分析与挖掘相关的算法、应用的设计与开发。 2.负责研究业务交易数据、金融数据及探索新的数据应用价值。 3.采用统计分析、数学建模、数据挖掘等方法，提供有价值的商业数据、模型、算法支持。 4.参与内部数据平台的建设，推动公司数据价值落地。 5.培训和支持其他团队人员。 任职要求： 1.***大学本科（含）以上学历,英语四级或同等水平，数学专业、统计专业、人工智能等相关专业优先。 2.熟悉Java、Python、C++等编程语言一种或多种。 3.熟悉常用的推荐算法、文本挖掘算法，包括但不局限于协同过滤、FM、FFM、文本分类、聚类、语义匹配、主题挖掘、知识图谱等。 4.熟悉常用的机器学习、深度学习算法，包括但不局限于LR、SVM、XGBoost、DNN、Transformer等；熟悉常用的机器学习深度学习相关框架并应用的优先，包括但不局限于Tensorflow、Keras、Pytorch、Spark、MLlib等。 5.拥有数据挖掘相关项目经验，有机器学习算法相关的设计开发经验。语音算法、NLP自然语言等相关算法经验优先。 6.具有大型互联网及大型项目工作经验者优先。

岗位职责： 深度参与彩贝壳推荐/搜索引擎开发，为算法团队提供工程侧支持，包括推荐系统维护，故障排查，迭代升级等。 岗位要求： 1.计算机，统计学，数学等相关专业毕业； 2.有3年以上推荐/预测算法领域实际工作经历； 3.具备良好的数据分析，模型评估能力，在推荐/预测领域有丰富的实战经验； 4.熟悉常用的机器学习算法（LR/GBDT/SVM等）,熟悉深度学习的原理和实现，熟练掌握；Tensorflow/Torch/Keras等至少一种深度学框架； 5.深刻理解数据清洗，特特提取，以及机器学习，算法框架等理论； 6.具有良好的算法前瞻性； 7.积极主动，认真负责，具备良好的技术问题分析能力，团队协作能力，强烈的责任心以及抗压能力，不挑活；

1、负责快手安全策略模型的研发； 2、对接业务需求，与产品运营保持顺畅的沟通衔接，持续提升业务能效； 3、深入理解业务本质，综合使用多种手段，识别平台内不良内容，解决内容风险的问题； 4、推动建立面向各大数据应用场景的数据体系，包括但不限于指标体系/评价体系/标签体系，对风控策略效果进行准确评估并推动策略上线。 任职要求: 1、3年以上工作经验，计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历； 2、掌握1-2门编程语言，Java/Python优先，有良好的编程风格，对数据结构有深入的理解； 3、熟悉机器学习、数据挖掘、数据分析、分布式计算其中一项或多项，有实际工作的经验； 4、思路清晰，逻辑严谨，能系统性的思考，制定解决方案; 5、有内容挖掘、风控、反作弊等方向相关经验优先。

岗位职责 1.具备大语言模型（llm）和NLP的基础知识， 能针对业务场景需求对模型进行设计和优化，完成各项任务包括不限于摘要生成、聊天对话、逻辑推理等。 岗位要求 1.自然语言处理/机器学习/强化学习/模式识别/人工智能/计算机等相关专业硕士及以上学历； 2.需要有大模型的分布式训练和NLP实际业务经验， 有大语言模型实际落地经验者更优； 3.在LLM、NLP、强化学习、机器学习等方面有一定研究基础，熟悉主流模型和算法，关注领域内的最新进展，能够跟进和实现新的算法能力； 4.了解知识图谱相关知识，有搜索、推荐相关算法工作经验优先； 5.有较强的学术比赛经验优先、有高质量论文发表者优先（如ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML、ICLR等)； 6.具备激情，好学，良好的团队合作和沟通能力。

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

职位职责： 1、参与今日头条、番茄小说和番茄畅听等产品的用户增长个性化激励算法策略研发，支持多个业务场景的的个性化数值策略； 2、使用因果推断、强化学习、运筹优化等技术提供个性化数值策略，以优化留存、总成本、净利润等核心指标； 3、参与基础模型的实现和优化研究，包括不限于多场景的因果模型和长期价值模型等。 职位要求： 1、具备优秀的编码能力和扎实的数据结构和算法功底 ； 2、熟悉常用机器学习工具和深度学习工具（Scikit-learn、XGBoost、Tensorflow、PyTorch等）； 3、熟悉因果推断或强化学习理论基础，掌握常用算法者优先； 4、熟悉常用大数据开发工具（Spark、Hive、Hadoop等）； 5、有个性化优惠券、智能补贴、智能定价等领域经验者优先。

岗位亮点 1. 团队集前沿技术探索、落地与一身，能够极大的发挥技术价值，未来拥有广阔的前景； 2. 部门业务快速发展，业务落地场景丰富，复杂度高，挑战大，你将拥有快速成长的空间； 工作职责 1. 参与大模型在领域的落地，用LLM洞察分析大规模的数据； 2. 基于大模型、agent思想，研发全新的对话交互项目； 3. 不断探索技术新领域，推动技术能力的沉淀、技术氛围、技术影响力建设； 任职资格： 1. 熟悉大模型的原理，具备精调、强化学习等方面的经验； 2. 熟悉自然语言处理常见算法与模型，具备深度学习技术再NLP领域的应用实践； 3. 具备良好的编程实现能力，熟练掌握python、pytorch、Transformers等机器学习套件； 4. 具有良好的逻辑思维和问题解决能力，具备强烈的进取心、求知欲，热衷于追求技术创新； 5. 有NLP顶会论文发表的very优先考虑。

岗位职责： 1. 负责外卖信息流广告业务的预估算法及策略的设计和优化，提升广告投放效果； 2. 负责广告拍卖机制策略、运筹优化等方向的研究，探索O2O场景下广告的投放机制方法； 3. 负责大规模分布式深度学习、强化学习等算法的研发和优化，提升广告的CTR/CVR等核心链路指标； 4. 负责跟踪和探索广告推荐、NLP领域、视觉理解等前沿技术，进行模型创新并落地到业务中； 岗位基本要求： 1. 两年以上互联网公司广告、搜索、推荐业务实践经验； 2. 熟悉掌握常用的算法，在机器学习、深度学习、强化学习等算法方向具有良好的理论基础和算法调优经验； 3. 熟悉工业界广告系统架构，对广告业务具有较为深入的理解和经验 4. 具备良好的团队合作、沟通、逻辑思维能力，对工作有激情； 岗位亮点： 1.前景好，商业变现作为公司的核心业务之一，业务前景好； 2.成长快，完善的新人培养和融入机制，团队同学多来自业内大厂，在广告机制设计、深度学习、强化学习方面有深厚的积累，能够在团队中快速成长； 3.挑战大， 广告场景面临诸多业务问题和技术挑战，能够直面具有挑战的工作，参与行业前沿解决方案的建设