美团AI 身份研发工程师/专家

1. 负责生成式AI算法的研究和开发，专注于智能手机影像产品中的应用场景，包括图像、视频、3D等多种影像内容形式的智能生成、编辑和增强； 2. 探索和实现最新的生成式AI技术，如Diffusion、transformer等，以提升影像处理和生成的质量与效率； 3. 与产品团队紧密合作，将最新的生成式AI技术融入公司产品和服务中，显著提升用户体验和满意度； 4. 不断优化现有算法，提高性能和稳定性，确保技术在各种设备和平台上的高效运行； 5. 发布研究成果，积极参与行业会议，与学术界和工业界建立并维护良好的合作与交流关系； 6. 指导和培养团队成员，不断提升团队的技术水平和创新能力。

1.负责通用视觉技术能力的构建，如OCR、人脸人体分析、图像视频理解、3D视觉、图形和渲染算法、基础模型、跨模态理解与生成、MLOps等； 2.负责视觉技术在美团全场景下的落地，包括但不限于内容审核、视频结构化理解、智能文档分析、身份核验、智能创作、自动驾驶、场景数字化、摄像头视觉感知、视频流分析、IoT视觉等； 3.负责前瞻技术的探索及攻坚，如生成式AI、神经网络渲染、点云处理、增强现实等。

通义千问（Qwen）是由通义实验室自主研发的超大规模语言模型，具备多模态、多语言、跨任务的理解与生成能力。Qwen系列模型，涵盖参数量从亿级到万亿级的基座大语言模型，并相继推出Qwen-VL、Qwen-Audio、Qwen-Omni、Qwen-Coder、Qwen-Image等系列模型。从多轮对话到代码生成，从逻辑推理到内容创作，从单一多模态到全模态统一理解生成，Qwen正在打造全球领先的全模态模型技术体系，推动AI在企业服务、开发者生态、个人用户等领域的深度应用，引领下一代人工智能的发展。 Coder团队致力于构建能够执行、扩展并自我进化的自主系统，通过构建超智能的coding agent/digital agent，扩展数字世界，为迈向真实世界的智能奠定基础。 工作职责： 1. 负责通用模型 Qwen 的代码能力和代码专有模型 Qwen-Coder 的构建。 （1）包括但不限于数据收集、预训练、后训练（强化学习）、评测等方向上的探索。 （2）通过Large-scale Pre-training 和 Large-scaleRL来提升Code Reasoning能力，在专家级编程竞赛超越人类，并构建 Coding Agent 来解决真实世界软件开发任务； 2. 负责Computer-Use Agent (GUI-Agent）的建设，以最直观的方式—鼠标、键盘、编码等操作来代替人类执行数字世界任务。 （1）通过Scaling海量数字世界数据结合大规模合成数据，来提升Computer-Use Agent的Grouding能力。 （2）通过Long Horizon的方式进行强化训练，结合可扩展的多模态环境反馈来提升CU Agent的Reasoning的能力。

为应对日益复杂的金融欺诈手段和动态变化的信用风险环境，我们正在全面推进风险管理智能化升级。现诚邀一位具备前沿AI技术视野与实战能力的 AI创新算法专家 加入我们的核心团队，主导基于大语言模型（LLM）、多模态大模型等新一代人工智能技术的风险链路重构项目。 你将作为AI技术创新的引领者，推动从传统规则驱动向“感知-推理-决策”一体化智能风控体系的演进，构建覆盖贷前、贷中、贷后及支付全链路的下一代智能风控架构，显著提升风险识别精度、响应速度与自动化水平。 主要职责 1，主导AI驱动的风险链路重构项目：设计并落地基于LLM与多模态大模型（文本、图像、音频、行为序列等）的端到端风险识别系统，重构现有反欺诈、信用评估与支付风控流程。 2，构建智能风险理解引擎：利用大模型对非结构化数据（如客户沟通记录、社交信息、交易描述、证件图像、视频认证等）进行深度语义理解与关联分析，挖掘潜在风险信号。 3，开发自适应风险推理框架：结合知识图谱、因果推断与大模型的推理能力，实现对复杂欺诈模式（如团伙欺诈、身份冒用、场景伪装）的自动归因与可解释性输出。 4，探索多模态融合建模：整合文本、图像、生物特征、设备指纹、行为时序等多源异构数据，构建统一表征空间，提升高隐蔽性风险的检出率。 5，推动AI能力产品化与工程落地：与工程、数据平台及业务团队协作，完成模型部署、A/B测试、性能监控与持续迭代，确保在高并发、低延迟场景下的稳定运行。 6，跟踪前沿技术动态：持续关注大模型、Agent智能体、RAG、Prompt Engineering、小样本学习等技术在金融风控中的应用进展，推动技术预研与创新试点。 7，建立AI风控伦理与合规框架：确保模型设计符合数据隐私、公平性与监管要求，规避偏见与滥用风险。