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符合但不局限于以下人工智能及優化方向： a)機器學習方向: 1、熟悉數據分析、特征工程等相關數據挖掘流程，同時熟悉回歸，聚類，分類，推薦等機器學習算法實現，對常見的算法理解透徹； 2、從事機器學習算法和理論前沿研究及應用。研究領域包括但不限于：監督學習、半監督學習、聯邦學習、時序預測、異常檢測、元學習、AutoML、深度學習、強化學習及模式識別等; b)自然語言處理/語音語義方向： 1、從事但不限于文本分析、情感分析、實體抽取及關聯抽取、語言消歧、機器翻譯、對話和問答系統、深度自然語言處理、多模態語義理解、知識圖譜等方向的應用研究和開發工作; 2、負責自然語言處理核心算法及平臺的設計與研發,提升自然語言相關產品的核心競爭力和用戶體驗; c)運籌優化方向： 1、負責運籌優化方向的算法研究和開發，包括但不限于資源分配、路徑優化、調度優化、智能分貨、庫存管理、定價策略及仿真平臺構建等相關項目； 2、熟悉組合優化、動態規劃、啟發式優化、隨機優化、博弈論等算法能力; d）推薦搜索方向： 1、從事但不限于包括用戶畫像、用戶建模、精準營銷、lookalike、目標人群選擇，個性化的推薦，CTR預估等相關項目的算法研究與實現; 2、洞察推薦系統和信息檢索技術在工業級產品的有效解決方案；洞察學術界推薦系統和信息檢索的最新研究成果，滿足業務需求; e) AI平臺/性能優化方向: 1、算法優化：負責AI算法中計算在CPU/GPU/NPU等處理器上的計算性能優化，基礎庫設計；負責CNN/RNN/RL等模型的效果評估分析；負責持續跟蹤業界最優實現，超越并創新； 2、系統平臺：負責AI相關系統平臺的設計、開發和優化工作，在性能和易用性等指標上做好平衡；負責持續跟蹤業界最優實現，超越并創新；負責和上下游客戶對接，持續提升平臺的性能和表現。

【任職要求】 業務技能要求: 1、具備較強的溝通能力和需求分析能力，有將業務需求轉化為場景解決方案并驅動落地的實踐經驗; 2、參與過完整的算法類項目的建模、設計和開發; 3、富有激情和技術追求，具有優秀的問題分析能力創新能力和動手能力，提出過相關領域改進和擴展技術方案； 4、對數據有一定的敏感及洞察能力。 專業知識要求: 1、過硬的科研背景和扎實的算法基礎，有相關科研成果(如相關論文、專利或者報告）優先; 2、具備扎實的編程實現能力，熟練使用C/C++Python、Scala、Java等編程語言，對Hadoop、Hive、Spark、Storm等大規模數據存儲與運算平臺有 實踐經驗。