道阻且长，行则将至

深度学习软件工程师

岗位职责： 

1、 协助部门负责人完成算法工程化工作，包括封装SDK、制定模型推理优化方案； 

2、 协助算法开发负责人排查算法开发流程上遇到的问题； 

3、 深入理解公司算法研发与发布流程，开发符合公司业务需求的推理框架、沉淀算法开发工具； 

岗位要求： 

1、计算机、数学、自动化、电气工程、电子信息等相关理工专业（本科以上），对人工智能计算机视觉应用有浓厚兴趣，致力于将新技术实用化； 

2、有良好的深度学习原理和理论基础； 

3、熟悉C/C++、Python、Java等任一语言（熟练掌握两种以上语言者优先），掌握基本的数据结构和算法； 

4、 熟悉TensorFlow、PyTorch、MxNet、Caffe等一种或几种深度学习框架； 

5、熟悉Kubernetes、Docker容器技术； 

6、熟悉Linux/Unix环境下编程，具备良好的编程习惯； 

7、具有良好的沟通能力和良好的团队合作精神；

8、有落地深度学习平台建设的经验；

9、熟悉AutoML、分布式训练，并有落地经验；

10、有AI行业3年以上相关工作经验优先。

人工智能算法研究工程师

岗位职责：

1、负责机器学习（尤其是深度学习领域）的理论研究和算法研发，涉及问题包括但不限于：图学习、元学习、迁移学习、多模态学习、自动超参数优化和其他优化方法

2、 推动大数据挖掘和深度学习在金融泛安全场景的性能优化和落地，保持算法在工业界和学术界的领先，并结合场景需求输出技术原型、论文成果等；

岗位要求：

1、机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机科学相关专业博士学历，或者硕士学历+2年机器学习相关工作经验；

2、精通常用的机器学习算法模型，在2个或2个以上领域有较深厚造诣：机器学习、深度学习、图学习、自然语言处理、计算机视觉等，并有一定的落地实现经验；

3、有较强的研究能力，如在领域**会议如CVPR，ICCV，ICML，NIPS等发表过高质量论文；

4、熟悉开源机器学习平台,例如tensorflow, pytorch, mxnet等；

5、有较强的代码能力，如在开源社区有影响力、有学术比赛经验、或者在主流数据集的Leaderboard上排名靠前；

6、有以下领域之一的研究经历者优先：graph learning、few-shot learning、domain adaption、out-of-distribution detection等。