算法人才招募

岗位招募方向 （1）大模型算法 职位描述 主导大模型的算法研究、训练调优及工程化落地，提升模型性能和效率； 主导大模型压缩、分布式训练、推理加速等技术落地（如量化、MoE、FlashAttention等）； 结合业务场景（如对话系统、内容生成、知识推理）设计模型优化方案，解决数据稀疏性、幻觉抑制等挑战； 跟踪学术界与工业界最新进展，推动技术成果转化； 主导技术方案输出，协同工程团队实现高性能服务部署。 任职资格 硕士及以上学历，计算机/数学/AI相关专业，2年以上大模型研发经验； 精通PyTorch/TensorFlow框架，熟悉分布式训练工具； 深入掌握Transformer架构及衍生技术，有大模型调优经验； 熟练掌握大模型微调、蒸馏、强化学习等训练技术； 具备完整的大模型训练-部署全链路经验； 有顶会论文发表者优先。 （2）搜推算法 1、负责从0到1搭建搜索/推荐排序项目及后续持续迭代优化，进行线下和线上实验评估，并对于算法策略进行持续优化； 2、深入理解包括搜索、推荐等流量分发场景的业务模式，通过数据分析和挖掘，构建产品侧和用户侧等特征，驱动搜索排序算法迭代； 3、在电商场景有人货场匹配的应用经验，针对AB实验进行效果分析和归因分析，并不断从业务角度、数据角度推进搜索排序模型优化； 4、主动诊断及发现业务问题，科学的方法和分析输出业务策略，同时能基于复杂的业务问题进行数据挖掘和模型探索，沉淀业务分析思路，产出对业务和产品有价值的方案和建议。 任职资格：6年及以上相关工作经验；研究生及以上学历优先；良好的数据敏感度，能从海量数据提炼核心结果；有丰富的数据分析、数据挖掘、效果评估的经验和能力；有机器学习算法基础、数据挖掘基础以及相关工作经验，熟悉Python/Java/Tensorflow/PyTorch/Hadoop/Spark\Hive SQL。 （3）定价算法 职位描述 1、负责携程接送机定价算法，综合运用机器学习（因果推断、时序预测、转化率预估）、运筹优化、强化学习等前沿算法和技术，设计最核心的定价补贴策略，以此驱动司机乘动态定价。 2、利用因果推断、运筹规划、机器学习等技术，提升供需预测、补贴定价等运营核心算法效果，实现毛利和GMV增长。 3、深入理解业务场景模式，利用机器学习、运筹规划、强化学习、因果推断等技术，持续优化定价算法； 4、搭建定价算法模型，确保算法的效率和准确性，深入和持续跟进模型方案的设计以及落地，确保业务目标达成； 任职资格 5、优秀的分析问题、解决问题能力和团队合作意识，对挑战性问题充满激情，自驱力强，能主动通过数据分析为业务目标赋能，推动业务快速发展。 1、5年及以上相关工作经验；统计学、计算机、运筹学、经济学等相关专业硕士及以上学历； 2、优秀的业务 sense，扎实的算法技术能力，善于把业务问题系统化拆解建模为算法问题，并高效解决，在业务中落地和积累，熟悉经典算法并有实践经验； 3、编程基础扎实，具备良好的编程开发经验；良好的数据敏感度，能从海量数据提炼核心结果；有丰富的数据分析、数据挖掘、效果评估的经验和能力； 4、有机器学习算法基础、数据挖掘基础以及相关工作经验，有定价算法、个性化营销、智能补贴、push算法、智能投放等领域经验者优先； 5、熟悉一种或多种编程语言Python/Java等；熟悉一种或多种主流的分布式深度学习计算框架Tensorflow/PyTorch等；熟悉Hadoop、Spark等分布式并行处理技术，熟练掌握Hive SQL语言 （4）nlp算法 1.为搜索、文本生成、知识图谱等功能设计和实现自然语言处理算法 2.对业务的反馈进行建模，快速定位问题与收集数据，设计和实现解决方案，并评估效果的好坏 3.结合数据和业务目标进行分析、总结，为业务的推进提供数据或技术支撑；部分自然语言处理算法的预研工作 任职资格：6年以上自然语言处理算法经验；熟悉并熟练使用常见的自然语言处理算法，如文本分类、聚类，情感分析，阅读理解，文本生成等；熟练掌握Python，熟悉SQL，具备良好的开发和调试能力；对数据敏感，逻辑清晰，有良好的沟通和表达能力；有使用大语言模型（LLM）经历者优先； （5）CV算法 1.工作内容包括但不限于视觉和多模态分类/多标签、目标检测、质量评估、图生视频、OCR等 2.参与研究、构建和优化携程视觉/多模态理解和生成大模型 3.支持垂域大规模训练数据集的构建，推动模型的持续升级和优化迭代；负责模型的性能优化和模型服务在业务场景上线落地等 任职资格：熟悉MLLM/Stable Diffusion等技术，有对大模型的调优和应用经验；能够积极跟踪和学习最新AI相关技术和Paper,并灵活应用和内部分享推广；有丰富的多模态/图像理解/图像视频生成等相关项目经历；有良好的编程能力，至少熟练一种编程语言Python /Java/C++等