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【蚂蚁金服人工职能部】急招AI算法工程师和分布式系统工程师！
于 蚂蚁金服 （人工智能部） in 杭州、成都、北京、硅谷、西雅图、纽约
作为全球最大的互联网金融独角兽，蚂蚁金服是一家以信用为基础，以人工智能驱动的有想象力的金融生活公司。我们的愿景是为世界带来更多公平的机会，致力于为全球20亿消费者提供普惠金融服务。
我们基于大数据和人工智能来驱动所有的业务，比如支付、理财、微贷、征信、安全风控、保险、智能营销和智能客服等。为此蚂蚁金服人工智能部和其他部门合作研发了基于CPU和GPU的大规模机器学习平台来为各种大数据问题提供统一的方案。
比如，我们和阿里云合作研发的参数服务器（Parameter Server）-鲲鹏系统（Papers see KDD2017, WWW2017）使得超大规模模型和数据的并行化机器学习成为可能：它能够从千亿级样本和千亿级特征中学习复杂的模型，同时也提供基于云计算和GPU集群的分布式深度学习算法，能够处理非常复杂的识别任务，水平位于世界和业界一流。
比如，我们研发的基于深度学习和自动知识库问答的智能客服系统大幅提升了蚂蚁客服的效率和用户体验，目前每天数以百万计的用户求助中超过93%已经被机器人自动处理，在双11当天，自助占比更是高达97%，自助转人工率不到1%，同时客服机器人的解决率已经超过人工3个百分点，达到业界领先水平。这一产品已经通过蚂蚁金融云和阿里云对外输出，目前已经支持了200家泛金融客户的日常使用。
我们的技术支持了双11、双12、新春红包等重要场景的推荐、搜索、广告、实时在线学习和增强学习的能力，在高并发、高稳定性和高智能性上创造了一个又一个世界纪录。
我们在帮助蚂蚁金服各项业务飞速发展的同时，瞄准世界一流的AI水平进行研发，领域包括自然语言处理、智能对话技术、计算机视觉、语音识别等方面。在业务落地和专利申请的同时，在世界顶级学术会议上发表了多篇论文，仅2017年以来在WWW/AAAI/ICML/KDD/IJCAI/CCS/CIKM/AISTATS等各大著名会议上发表了20多篇的学术论文。
我们拥有世界一流的人才储备，包括美国三院院士、机器学习领域奠基者Michael I. Jordan作为蚂蚁全球科学顾问委员会的主席，此外还有美国普渡大学和佐治亚理工学院终身教授（ICML/NIPS大会领域主席），Google/YouTube/微软Bing/Uber/Netflix的资深技术海归们，本土BAT的百战精英，国内外各种大数据竞赛获大奖的佼佼者，以及阿里之星A-Star顶尖应届校招生等等。
如果你愿意和我们一起创造金融大数据和人工智能的未来，欢迎在北京、杭州、成都、硅谷、纽约和西雅图加入我们！
岗位1：机器学习算法工程师
岗位职责：
1. 负责大规模机器学习算法、大规模深度学习算法、自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域的研发和应用
2. 深入分析现有算法，了解业务需求，给出有效的优化解决方案
3. 对业界的机器学习算法和应用有广泛了解并且能够跟踪最新进展
4. 制定有效项目进度管理机制，按照项目上线时间表，推进项目研发工作
岗位要求：
１. 拥有统计、计算机科学或相关学科的博士学位，或在大数据领域有工作经验的硕士，在顶级机器学习和AI领域会议和期刊有文章发表的优先（比如NIPS，ICML，ICLR，AAAI，IJCAI，KDD，SIGIR，WWW，JMLR等）
２. 在机器学习、深度学习、大规模分布式机器学习以及在搜索、广告、推荐、语音识别、机器翻译、QA、Chatbot、NLP领域有3-5年研发经验
３. 熟练掌握SQL、R、Python以及相关进行大规模分析的工具和Hadoop/Spark/Cosmos/ODPS等大数据分布式平台，熟悉大规模分布式机器学习框架比如Spark MLLib, MPI, Parameter Server, 和流行的深度学习开源工具比如Caffe，Theano, Torch, TensorFlow, MXNet, CNTK 等。Coding能力较强，有C++和Java语言编程经验的优先
4．良好的沟通能力和团队合作精神，有一定的组织协调能力和较好的抗压能力
5．对于把大数据和人工智能分析的结果能够应用到实际业务场景产生商业价值具有强烈的热情
岗位2：分布式系统工程师
岗位职责：
1. 负责大规模机器学习算法、大规模深度学习算法、自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域的系统研发和应用
2. 深入分析现有系统和框架，了解业务需求，给出有效的优化解决方案
3. 对业界的分布式系统和应用有广泛了解并且能够跟踪最新进展
4. 制定有效项目进度管理机制，按照项目上线时间表，推进项目研发工作
岗位要求：
１. 计算机或者相关领域的硕士、或者博士学位
２. 很强的编程能力，精通C++和Java的优先
３. 很强的系统架构能力，熟悉常用分布式系统的体系架构、通信机制和优化方法。在工业界有上线真正分布式系统经验者优先。对于分布式大数据处理平台有真正深入经验，包括Hadoop, Spark, Cosmos, ODPS 等。对于流行的机器学习框架有深入了解，包括MPI/PS/GraphLab/GraphX 和深度学习开源工具包括 Caffe, TensorFlow, MXNet, Torch, CNTK 等等。对于分布式服务框架、流式计算和消息机制有深入理解和实际研发经验，包括 Spark Streaming, Storm, Kafka, Flink, memcached, tomcat, HTTP, Ajax, MySQL, ActiveMQ 等
4．良好的沟通能力和团队合作精神，有一定的组织协调能力和较好的抗压能力
5．对于把大数据和人工智能分析的结果能够应用到实际业务场景产生商业价值具有强烈的热情
近期的职位 蚂蚁金服 （人工智能部）
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2017-11-02
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