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第1篇 ai-lab语音算法工程师-音频内容理解与ai创作方向职位描述与岗位职责任职要求
职位描述：
工作职责：
1、在音频（包括语音，音乐，声音场景等）、机器学习、多模态融合等方向搭建核心技术并开展前沿研究。我们希望通过前沿人工智能技术来提升甚至重新定义音频内容的理解、分发以及自动创作工作；
2、构建大规模机器学习基础架构以支撑高效率研发工作；
3、推动核心技术在字节跳动丰富内容场景中的落地；
4、调研并孵化以人工智能为核心的新产品。
任职要求：
1、对以下方向（不仅限于此）有兴趣或者经验：
- 语音识别与语音合成
- 音乐信息检索、音乐或歌唱合成
- 音视频多模态融合
- 自然语言处理、对话系统、推荐系统
- 通用机器学习技术（例如序列模型和生成模型）
- 系统工程师
2、对深度学习技术有深度了解和丰富的实战经验，熟悉tensorflow、pytorch等深度学习平台；
3、具备强悍的编码能力，熟悉 linu_ 开发环境，熟悉 c++ 和 python 语言优先；acm/icpc， noi/ioi，top coder，kaggle比赛获奖者优先；
4、有独立工作能力并同时能与团队融洽合作相处。
第2篇 ai场景理解高级专家职位描述与岗位职责任职要求
职位描述：
岗位职责：
1.主导手机等终端产品ai图像检测、识别、语义分割等相关场景理解类业界主流技术调研、对接业界最佳技术和资源，对ai场景理解领域的技术竞争力负责；
2.主导ai场景理解领域相关技术端到端解决方案和系统架构设计，以及ai模型算法设计与原型实现。
第3篇 新闻内容理解高级工程师/专家（p6-p8）3职位描述与岗位职责任职要求
职位描述：
职责描述：
1.负责分析新闻的文章内容理解，包括但不限于文章主题分类、兴趣点提取、内容摘要、质量分级、情感分析等
任职要求：
1、计算机或相关专业本科以上学历，2年以上互联网工作经验；
2、熟练掌握c/c++和python语言编程，熟悉linu_开发环境，有扎实的数据结构和算法设计功底；
3、熟练掌握nlp基础理论和算法，在一个或多个领域（如文本分类、语义理解、知识图谱构建、篇章理解、情感分析、自然语言生成等）有2年以上实际工作经验；
4、有优秀的逻辑思维能力和数据分析能力，善于分析和解决问题；
5、良好的沟通能力与团队协作能力；熟练掌握机器学习、深度学习的基础理论和方法，并在自然语言处理任务中有实际应用经验者优先；
6、熟练使用一种或几种深度学习框架（如tensorflow、caffe、m_net、pytorch等），或者熟悉spark、hadoop分布式计算编程者优先。
第4篇 头条实验室算法工程师-自然语言理解职位描述与岗位职责任职要求
职位描述：
工作职责：
1、为产品应用提出人工智能解决方案和模型；
2、人工智能技术的工程化；
3、开发新技术的原型系统。
任职要求：
1、扎实的数学和算法基础：概率统计、数值优化算法；
2、快速学习新技术的能力，能够在较短时间内理解前沿论文并评价；
3、实践动手能力强， acmicpc， noi/ioi，top coder，kaggle比赛获奖者优先；
4、在机器学习、文本分类，情感分析，语法分析，机器翻译，对话等算法方面有经验者优先；
5、有大规模分布式系统工程经验者优先；
6、能与团队融洽合作相处；
7、积极主动有热情。
第5篇 视频理解职位描述与岗位职责任职要求
职位描述：
工作职责：
岗位职责：
负责短视频业务的计算机视觉研发和业务落地，包括但不限于：视频分类、图像处理、语义分割等。
任职要求：
岗位要求： 1、计算机视觉、模式识别、图像处理等计算机专业的硕士或者博士； 2、在计图像处理、算机视觉、深度学习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； 3、有大规模项目(图像/视频检索，图像/视频标签识别，人脸识别，视频内容理解等)实践经验者优先； 4、有较强的分析和解决问题能力，较强的工作激情和团队协作能力； 5、 在cvpr、iccv、aaai等顶级会议或期刊上发表过论文优先考虑。
第6篇 语音算法工程师-音频内容理解与ai创作方向职位描述与岗位职责任职要求
职位描述：
工作职责：
1、在音频（包括语音，音乐，声音场景等）、机器学习、多模态融合等方向搭建核心技术并开展前沿研究。我们希望通过前沿人工智能技术来提升甚至重新定义音频内容的理解、分发以及自动创作工作；
2、构建大规模机器学习基础架构以支撑高效率研发工作；
3、推动核心技术在字节跳动丰富内容场景中的落地；
4、调研并孵化以人工智能为核心的新产品。
任职要求：
1、对以下方向（不仅限于此）有兴趣或者经验：
- 语音识别与语音合成
- 音乐信息检索、音乐或歌唱合成
- 音视频多模态融合
- 自然语言处理、对话系统、推荐系统
- 通用机器学习技术（例如序列模型和生成模型）
- 系统工程师；
2、对深度学习技术有深度了解和丰富的实战经验，熟悉tensorflow、pytorch等深度学习平台；
3、具备强悍的编码能力，熟悉 linu_ 开发环境，熟悉 c++ 和 python 语言优先；acm/icpc， noi/ioi，top coder，kaggle比赛获奖者优先；
4、有独立工作能力并同时能与团队融洽合作相处。
