盒马算法工程师-机器学习
任职要求
【必备项】 1、计算机、人工智能、数据挖掘、自然语言处理等相关专业 2、扎实的编程基础,熟练掌握C/C++、Java、Python等至少一门编程语言 3、熟悉机器学习、深度学习、强化学习等算法,熟练掌握tensorflow、pytorch等深度学习框架 4、具有相关领域的算法研发项目经验,具有搜索,推荐,广告,NLP,时序预测等项目背景优先 5、具有较强的学习能力和求知欲,对技术有热情,具有较强的数据驱动的分析和解决问题的能力,具备团队合作意识 【加分项】 1、有实际成果并发表在国际顶级会议、期刊者或在权威算法比赛中取得优异成绩者优先 2、有互联网行业算法岗实习经验优先
工作职责
1、负责电商&零售场景下机器学习、深度学习领域的算法研发工作,算法应用领域包括但不限于搜索、推荐、知识图谱、用户增长、营销、供应链、物流等 2、负责机器学习尤其是深度学习前沿问题的探索与研究,结合实际应用场景,提供全面的算法解决方案,通过技术创新带来商业价值,沉淀行业解决方案,协助拓展业务边界
1-与各业务、产品、工程团队配合,在京东亿量级的数据与丰富的业务应用场景中不断进行深入的机器学习(尤其在深度学习领域)算法研究和模型构建; 2-对京东已有的算法和模型进行不断的优化及创新,负责机器学习算法和模型开发,结合当下及未来应用场景,包括但不限于:电商搜广推算法、新AI生成技术范式落地研究、网络模型设计等,为京东多元技术领域和业务提供从技术理论创新到落地应用的支持与解决方案; 3-与京东的技术团队及科学家们一同参与人工智能、机器学习算法及应用的前沿研究,助力业务提升效率,实现京东技术愿景和战略。
我们专注于大数据之上的机器学习算法研究与应用,如果你了解机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习、主动学习、特征提取与稀疏学习、等级学习等相关知识,对人工智能抱有极大的热情,勇于挑战各种实际应用难题,欢迎加入我们! 具体职责包括但不限于: 1、负责机器学习、深度学习领域的技术研发工作,包括但不限于神经元网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习、维度降低、核方法、谱方法、特征提取与稀疏学习、等级学习、推荐、随机优化等的算法和系统研发等; 2、负责机器学习尤其是深度学习前沿问题的探索与研究,结合未来实际应用场景,提供全面的技术解决方案; 3、负责提供分布式的算法实现的解决方案,大幅提升算法计算规模和性能; 4、负责提供大数据分析建模方案,沉淀行业解决方案,协助拓展业务边界。
1、负责机器学习、深度学习领域的技术研发工作,包括但不限于神经元网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习、维度降低、核方法、谱方法、特征提取与稀疏学习、等级学习、推荐、随机优化等的算法和系统研发等; 2、负责机器学习尤其是深度学习前沿问题的探索与研究,结合未来实际应用场景,提供全面的技术解决方案; 3、负责提供分布式的算法实现的解决方案,大幅提升算法计算规模和性能; 4、负责提供大数据分析建模方案,沉淀行业解决方案,协助拓展业务边界。
在这里,你将参与机器学习、深度学习领域的技术研发工作,包括但不限于神经元网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习、维度降低、核方法、谱方法、特征提取与稀疏学习、等级学习、推荐、随机优化等的算法和系统研发等; 在这里,你将进行机器学习尤其是深度学习前沿问题的探索与研究,结合未来实际应用场景,提供全面的技术解决方案; 在这里,你将有机会负责提供分布式的算法实现的解决方案,大幅提升算法计算规模和性能; 在这里,你将参与提供大数据分析建模方案,沉淀行业解决方案,协助拓展业务边界。 加入我们,共同专注于大数据之上的机器学习算法研究与应用。将对人工智能的极大热情投入到挑战各种实际应用难题中。来吧,我们等你加入!