招聘城市：北京，上海
…1. 负责食杂零售搜推算法策略迭代，优化用户搜推体验，提升点击率、转化率等核心指标
2. 应用先进技术手段，优化意图理解、召回、搜索相关性、排序、流量调控等算法模块效果，显著提升用户体验和转化效率
3. 紧跟业界大模型、agent 前沿进展，积极学习新的模型结构和 agent 认知，探索在食杂业务落地的可能性
4. 与其他团队密切合作，实现高质量的产品和解决方案。
任职要求：
1、拥有计算机、电子、通信、数学、统计学或相关专业的本科及以上学历，具备3年及以上工作经验
2、具备大规模深度学习、生成式模型训练开发实际经验，搜推及大模型算法专业能力扎实，善于将技术能力应用于用户需求解决
3、具有较强…
招聘城市：北京，上海
…模型应用成本；
2. 负责商业AI算法服务的部署，与投放平台、检索侧的工程化对接，搭建稳定可扩展的算法工程框架，承接所有算法服务；
3. 设计和优化推理架构，确保算法服务的高可用性、稳定性和效率，建立完善的监控告警和故障恢复机制；
4. 打造具有业界一流水平的大模型推理技术能力，并通过开源共建等各类形式，形成在业界的广泛技术影响力。
任职要求：
1. 精通Java/Python，对各种AI算法有一定的了解，有丰富的算法工程集成，并有大模型部署、性能优化和落地经验；
2. 有搜广推相关场景经验，对搜广推任意架构有一定的了解；
3. 深入了解transformers、vllm、sglang、tensorrt框架中的一种或多种，有多类模型…
招聘城市：上海，北京
…自驱、开放以及追求卓越的工程师文化，一方面通过系统和技术体系的持续迭代升级，帮助业务高质量增长；另一方面，密切关注前沿技术趋势变化，积极创新技术能力，为业务未来发展创造新的可能性。期待优秀的你加入我们，在夯实专业、深耕平台的基础上与业务携手同行，一起用技术 “帮大家吃得更好，生活更好”。
岗位职责：
1、负责美团搜推各场景的大模型引擎架构设计与开发，包括大规模模型训练框架、高性能推理引擎构建等核心工作；
2、主导面向多业务场景的大模型引擎架构设计，优化大模型推理性能，提升吞吐并控制成本；
3、跟踪并研究AI领域前沿技术发展，结合业务需求进行技术预研和落地实践。
任职要求：
1…
招聘城市：上海
…工程化思维赋能：通过 Code Review 和技术沙龙，培养算法工程师的工程素养，推动团队从“实验作坊”转向“工业级算法工厂”。
工作要求:
【任职要求】
1、算法与工程双修：精通搜广推领域经典算法（如协同过滤、深度学习排序模型、DRL 等）及业务逻辑。
2、硬核的 C++ 功底：拥有远超一般算法工程师的 C++ 编码能力，能够直接参与高性能在线推理算子或复杂业务逻辑的开发。
3、工业级实战经验：曾参与过大规模搜广推系统的架构演进，深刻理解算法在工业级系统重构中的约束与挑战。
【优先考虑】
1、编写过算法工程规范手册，对算法代码的复用性、稳健性有极致追求。
2、重度 AI Coding 玩家：能够熟练利用大模型辅助生成代码…
招聘城市：上海
…等优化，提高信息密度；
3.构建面向大模型应用的高质量检索库，利用AI技术扩展供给加深理解，扩大检索能力边界提高泛化性；
4.追踪前沿动态，探索PE、模型蒸馏、后训练、微调强化、推理加速等在检索场景落地实践，沉淀积累能力创新；
5.与产运协作，将智能检索能力嵌入用户使用全路径，增强搜索各环节，实现搜索能力和效果跃迁。
任职要求：
1.本科及以上学历，计算机科学、人工智能、自然语言处理等相关专业优先；
2.理解LLM相关算法原理，有单模态/多模态LLM训练、部署、优化实践经验，有搜广推业务背景经验优先；
3.对AI技术和AI应用有热情，对技术有强烈的好奇心和探索精神，善于学习和应用AI领域前沿技术；
4…
招聘城市：上海
…基于 Ray/Spark 的分布式数据处理 Pipeline，适配音视频 / 弹幕等特色数据处理需求，实现 CPU/GPU 动态编排，支撑日均 TB 级 AI 训练数据自动化处理。
4、优化算力与存储体系，结合 B 站多模态数据特点设计分级存储方案，提升 GPU 利用率、降低存储成本；搭建元数据管理与数据血缘追踪体系，缩短数据问题追溯时间，保障 AI 搜数据链路稳定性。
5、基于 B 站 AI 搜用户行为，构建Query 驱动的数据飞轮，实现 RAG 材料、搜索反馈数据的自动化沉淀与迭代，推动 “数据 - 模型 - 搜索体验” 的闭环优化。
6、跨部门协同 B 站算法、Infra、内容生态等团队，对齐 AI 搜数据需求，从数据层面推动搜索场景大模型应用落地；带领 3-10 人数据工程团队，统筹数据基建…
招聘城市：上海
…性和健壮性有较高标准，能独立完成从方案设计到规范制定的完整闭环；
6. 能精准翻译"算法语言"与"工程语言"，具备跨职能的沟通能力和一定的技术影响力。
具备以下一项或多项优先：
a. 熟悉主流AI工程栈，如LangChain/LlamaIndex、向量数据库、推理加速框架（vLLM、TensorRT等）；
b. 有MLOps经验，了解模型服务化、Prompt版本管理、AB实验与效果评估体系等工程实践；
c. 有大规模数据处理经验，熟悉Spark/Flink等数据处理框架，或有LLM数据工程（数据合成、自动标注、数据蒸馏）相关实践；
d. 编写过AI应用或数据工程规范手册，对工程质量有极致追求；
e. B站用户，理解B站内容生态与社区文化，对推搜产品有自己的见解。
投递简历
招聘城市：上海
…AI搜索相关策略迭代与优化，包含但不限于query理解、planning、RAG及推理增强优化、相关性、知识库建立及LLM生成策略 等核心模块
2. 基于开源LLM的多领域CPT、SFT、RL
工作要求:
【任职要求】
1. 熟悉自然语言处理，大模型，知识图谱等多个算法领域有扎实的理论基础和丰富的研发经验
2. 熟练使用一种LLM训练推理框架如verl、ms-swift、llama-factory、vLLM、SGLang等, 并熟悉训推相关的主要技术原理
3. 熟悉 spark 、 hadoop 、 hive、faiss 等大数据处理技术, 了解分布式训练、模型压缩和推理加速相关技术
4. 有搜索算法经验/AI应用优化经验/有知名竞赛获奖经历/主导过有影响力的开源项目/有顶会一作发表论文经验者优先考虑
投递…
招聘城市：北京，上海
…模型技术攻坚：深入研究和应用大规模稀疏模型、多任务学习（MTL）、序列建模、图神经网络（GNN）等深度学习技术；探索 LLM（大语言模型）在电商导购、意图理解及多模态内容生成中的落地应用。
3. 机制策略设计：基于运筹优化和博弈论思想，设计多目标融合排序机制，动态权衡用户体验（留存/互动）、商家生态（流量扶持/ROI）与平台收益，实现流量的最优配置。
4. 全链路提升：深入理解电商业务，从商品理解、用户画像构建到最终的交易转化，全链路优化“内容-商品-用户”的匹配效率。
任职要求：
- 计算机、数学、统计学等相关专业本科及以上学历。
- 熟悉 C++/Python，具备扎实的数据结构与算法功底，熟练掌握 TensorFlow/PyTorch 等主流深度学习框架。
- 在搜索、推荐、广告（搜广推）某一…
招聘城市：上海
…控体系，主导分布式高可用爬虫系统设计与技术攻坚，为基座模型训练、业务分析提供高质量国内外数据源，技术挑战与成长空间充足。
二、岗位职责
1.分布式爬虫系统研发设计、开发与维护高可用、高并发分布式爬虫系统，支撑国内外海量多媒体数据的稳定采集、解析与存储。
2.国内外风控对抗攻坚研究并突破 YouTube、Instagram、TikTok、Reddit、Bangumi 等国内外主流站点的反爬机制，解决 IP 封禁、账号限制、行为风控、地域限制等问题。
3.多媒体数据处理完成视频、音频、图片等非结构化数据的抓取、元数据提取、去重与质量校验，保障数据完整性与可用性。
4.全端逆向工程负责 Web 端 JS 逆向、安卓 /iOS 端 APP 逆向，破解加密算法…
招聘城市：深圳
岗位职责：
1.负责QQ游戏、小游戏、内容场景的营销AI算法研发相关工作，通过AI算法提升分发效率及优化内容推荐的点击、转化、消费、留存等指标，提升场景内的游戏转化用户规模与营收规模；
2.进行社交领域营销Agent的设计与效果优化，训练优化Agent的Driver模型，通过Agent架构优化（工具、上下文管理、编排等）和模型优化（Agentic RL等具体任务的Post-Training），产出效果领先的Agent；
3.抽象业务场景共性，参与搜推系统召回和排序等各环节算法迭代；深入理解agent交互模式，定义并实现下一代营销交互系统；
4.紧跟学术界、工业界的前沿技术，结合实际的业务场景进行算法开发、落地，实现团队技术和业务的共同发展。
岗位要求：
1.计算机或相关…
招聘城市：深圳
岗位职责：
1.负责QQ游戏、QQ会员、QQ支付场景的营销AI算法研发相关工作，通过AI算法提升分发效率及优化内容推荐的点击、转化、消费、留存等指标，提升场景内的游戏转化用户规模与营收规模；
2.进行社交领域营销Agent的设计与效果优化，训练优化Agent的Driver模型，通过Agent架构优化（工具、上下文管理、编排等）和模型优化（Agentic RL等具体任务的Post-Training），产出效果领先的Agent；
3.抽象业务场景共性，参与搜推系统召回和排序等各环节算法迭代；深入理解agent交互模式，定义并实现下一代营销交互系统；
4.紧跟学术界、工业界的前沿技术，结合实际的业务场景进行算法开发、落地，实现团队技术和业务的共同发展。
岗位要求：
1.计算机…
招聘城市：杭州，北京，上海
…AI重新定义“万物到家”，打造高效、智能的本地生活服务体验。本次招聘聚焦AI方向，涵盖从生成式搜推到物流大模型、从Agent工程到数据智能等前沿领域，寻找能用AI重构业务逻辑的破局者。
招聘摘要: 【淘宝闪购｜AI方向社招热招中】加入淘宝闪购，用AI重新定义“万物到家”！我们正在寻找能用AI重构业务逻辑的破局者——不仅是执行者，更是变革的推动者。核心方向：• 从生成式搜推到物流大模型• 从Agent工程到数据智能• 我们寻找的不只是执行者，更是能用AI重构业务逻辑的破局者热招岗位：AI算法工程师、大模型研发工程师、数据智能工程师、Agent开发工程师…
招聘城市：北京
…技术研发（包含但不限于传统搜推、LLM4Rec、AI搜索、生成式推荐等），提升用户体验，用户消费与时长，用户转化与留存等核心业务指标；
2.根据场景特点和产品定位，对全链路算法体系进行深度理解与优化，持续优化推荐/推荐算法；
3.结合大模型技术，升级推荐技术，提升推荐效果，解决实际业务问题；
4.紧跟学术界、工业界的前沿技术，结合实际的业务场景进行算法开发、落地，实现团队技术和业务的共同发展。
岗位要求：
1.具备三年以上的推荐系统、广告系统或搜索引擎的算法研发经验，有推荐业务经验者优先；
2.扎实的算法功底，熟悉LLM、NLP、CV、大模型领域相关技术，有过大模型推荐相关经验者优先，有过超大规模机器学习模型（如…
招聘城市：北京
…技术研发（包含但不限于传统搜推、LLM4Rec、AI搜索、生成式推荐等），提升用户体验，用户消费与时长，用户转化与留存等核心业务指标；
2.根据场景特点和产品定位，对全链路算法体系进行深度理解与优化，持续优化推荐/推荐算法；
3.结合大模型技术，升级推荐技术，提升推荐效果，解决实际业务问题；
4.紧跟学术界、工业界的前沿技术，结合实际的业务场景进行算法开发、落地，实现团队技术和业务的共同发展。
岗位要求：
1.具备三年以上的推荐系统、广告系统或搜索引擎的算法研发经验，有推荐业务经验者优先；
2.扎实的算法功底，熟悉LLM、NLP、CV、大模型领域相关技术，有过大模型推荐相关经验者优先，有过超大规模机器学习模型（如…
招聘城市：北京
…技术研发（包含但不限于传统搜推、LLM4Rec、AI搜索、生成式推荐等），提升用户体验，用户消费与时长，用户转化与留存等核心业务指标；
2.根据场景特点和产品定位，对全链路算法体系进行深度理解与优化，持续优化推荐/推荐算法；
3.结合大模型技术，升级推荐技术，提升推荐效果，解决实际业务问题；
4.紧跟学术界、工业界的前沿技术，结合实际的业务场景进行算法开发、落地，实现团队技术和业务的共同发展。
岗位要求：
1.具备三年以上的推荐系统、广告系统或搜索引擎的算法研发经验，有推荐业务经验者优先；
2.扎实的算法功底，熟悉LLM、NLP、CV、大模型领域相关技术，有过大模型推荐相关经验者优先，有过超大规模机器学习模型（如…
招聘城市：深圳
…特征工程、模型改进、策略开发；
3.能够紧跟工业界、学术界的前沿技术，基于QQ大规模社交图数据，结合大模型技术，升级算法模型，提升推荐效果。
岗位要求：
1.熟悉搜推前沿技术，有大模型推荐、生成式检索实际落地经验优先；
2.计算机或相关专业本科以上学历，具备扎实的机器学习和深度学历理论基础，在图算法、推荐或者搜索领域有相关算法优化经验；
3.扎实的编程基础和开发能力，熟悉linux开发环境，熟悉hadoop、hive、spark等常用的大数据处理平台，熟悉TensorFlow、PyTorch、MxNet等至少一种主流深度学习框架，熟悉python、C++和shell编程优先；
4.具备良好的AI提效意识，熟练使用AI工具，会主动用大模型 / 自动化手段提升自己和团队的研发…
招聘城市：深圳
…的算法演进，我们正在打造新一代广告核心 Infra，全面拥抱原生 PyTorch 生态、全 GPU 训推链路以及基于 UV（User View）的高效样本训练模式等。
加入我们，你将主导这场技术变革，通过极致的算法和工程 Co-Design，大幅提升模型算法迭代效率，最终直接驱动公司营销业务核心 GMV 的增长。
1. 模型 Scaling Up：针对推荐大模型（超大参数量、超长序列特征等），设计并实现序列和非序列特征统一建模新范式。
2. 新一代架构演进：深度参与广告推荐系统核心 AI 基础设施（AI Infra）的设计与研发，推动从传统架构向基于原生 PyTorch 的新一代推荐训练/推理框架平滑升级。
3. 算法与工程 Co-Design：与底层 AI Infra 团队深度协同，深刻理解底层全 GPU 分布式训练（数据并行/模型并行…
招聘城市：深圳
…的算法演进，我们正在打造新一代广告核心 Infra，全面拥抱原生 PyTorch 生态、全 GPU 训推链路以及基于 UV（User View）的高效样本训练模式等。
加入我们，你将主导这场技术变革，通过极致的算法和工程 Co-Design，大幅提升模型算法迭代效率，最终直接驱动公司营销业务核心 GMV 的增长。
1. 模型 Scaling Up：针对推荐大模型（超大参数量、超长序列特征等），设计并实现序列和非序列特征统一建模新范式。
2. 新一代架构演进：深度参与广告推荐系统核心 AI 基础设施（AI Infra）的设计与研发，推动从传统架构向基于原生 PyTorch 的新一代推荐训练/推理框架平滑升级。
3. 算法与工程 Co-Design：与底层 AI Infra 团队深度协同，深刻理解底层全 GPU 分布式训练（数据并行/模型并行…
招聘城市：北京，上海
…下一代多模态生成式搜广推超大规模（百亿-万亿级）模型的GPU千卡互联分布式训练框架。
2、通过分布式并行/流水线/通信优化或ZeRO等，消除大规模分布式训练通讯/计算/内存瓶颈。
3、通过Triton，TileLang计算图编译优化或者使用CUDA/cutlass编写高性能算子，将硬件性能压榨到极致，最大化发挥出CPU/GPU等异构硬件协同算力。
4、支撑业界领先的多模态模型在国内最大的生活兴趣社区上落地。
任职要求：
1. 有扎实的工程算法基础，精通数据结构和常用算法，熟练掌握各种编译、调试、性能分析工具。
2. 精通C/C++/CUDA，具备扎实的系统底层能力（内存、并发、网络）。
3. 有大规模分布式系统开发和优化经验；有大模型分布式训练经验…
