1. 跟踪前沿算法和业界技术，探索并研发领先的机器学习应用相关算法，包括但不限于自动机器学习、深度学习、弱标记学习、隐私保护机器学习、可解释机器学习、强化学习、非梯度优化、分布式机器学习、图学习、图像处理、语音处理、自然语言处理等，并完成其在实际场景中的效果验证
2. 针对机器学习在实际落地中的问题，探索解决实际问题的解决方案，完成机器学习算法解决方案的原型研发，并在实际场景中验证其效果
3. 与底层架构团队合作，探索机器学习算法的软硬一体优化方案，提升算法整体运行效率，降低运算成本
4. 面向市场需求，与产品研发团队合作，将领先的机器学习算法及其应用研究成果落地到产品，以帮助解决金融、互联网、零售、医疗、能源、安防、政务等广泛领域中的机器学习问题，为客户带来效率提升，创造广泛的业务价值
任职要求：1. 对在以下至少一个领域有深入的研究：机器学习、计算机视觉、语音处理、自然语言处理、图学习、大规模分布式计算
2. 编程能力优秀，熟练掌握C/C++/Java/Python，可以胜任快速原型实现与开发
3. 对前沿、有价值的研究领域保持敏感，有能力判断或选定探索的方向
4. 强烈的目标驱动，对技术与研究有热情，愿意挑战新的算法和新的领域
5. 能在未知与不确定的探索研究过程中保持舒适的状态
6. 具有良好的沟通能力，和良好的团队合作精神
加分项（满足任意一项即可）
1. 在国际顶级会议或期刊上发表过机器学习相关论文，包括但不限于NIPS，ICML，ICLR，AAAI，IJCAI，KDD，WWW，CVPR，ICCV，ACL，EMNLP，TPAMI，JMLR，TKDE，MLJ，TIP等
2. 熟悉深度学习，掌握至少一种常用深度学习的框架Pytorch，Tensorflow，Mxnet，Caffe，有丰富的实践经验，掌握调参策略，获得过优秀的应用成果
3. 熟悉图算法，熟悉GraphX，GraphLab，neo4j，OpenKE等图计算工具，有丰富的实践经验，获得过优秀的应用成果
4. 熟悉强化学习，有大量的强化学习理论与实践工作，有丰富的实践经验，获得过优秀的应用成果
5. 熟悉机器学习可视化，对大规模机器学习模型、树模型、深度学习模型的可视化做过深入的研究，有丰富的实践经验，获得过优秀的应用成果
6. 熟悉优化算法，对凸优化、非凸优化、随机优化、非梯度优化等相关算法做过深入的研究，有丰富的实践经验，获得过优秀的应用成果
7. 熟悉计算机视觉、语音处理或者自然语言处理等领域相关前沿算法，对其最新方向与进展有深入研究，有丰富的实践经验，获得过优秀的应用成果
8. 有丰富的实际工程经验或参加数据科学比赛并取得优秀名次
9. Best Paper或Best Paper Nomination等
10. 荣获国际知名学术奖项
11. 发表过Nature、Science文章
12. 参与过ACM/ICPC竞赛并获奖
13. 在GitHub等平台上深度参与或者建立有影响力的开源项目
14. 熟悉大规模分布式并行计算的原理并具有实现分布式并行算法的能力
15. 人工智能领域博士学位，对所在研究领域有广泛深入的理解