基本信息
工作地点
厦门、深圳

简历投递处
job@fuzhi.ai

团队背景
1. 团队主要由来自腾讯、百度、华为等公司的资深AI研究员、架构师构成，拥有世界尖端的NLP与信息分发的经验；
2. 团队成员来自于985/211院校、top海外院校，包括Stanford、CMU、JHU、Oxford、IC、UCL、清华、北大、厦大等院校，水平杰出；
3. 团队获得了多个世界顶级比赛（如NeurIPS 2019 AutoDL）的冠军，同时团队已发表上百篇顶会顶刊；
4. 目前方向包括CV、NLP、推荐、搜索、知识图谱、对话、画像、AI平台、AutoML等业界核心方向。

招聘岗位

[b]机器学习算法工程师

岗位职责：

1. 利用数据挖掘、机器学习相关算法，对智能物流、供应链等场景进行分析、预测并持续优化相关模型，解决实际业务需求；
2. 结合运筹学/机器学习，对核心业务问题进行建模优化；
3. 负责ETA算法，自动区域规划算法，实时订单预测算法等场景算法落地，用技术提升实际业务指标；

任职资格：

1. 数学、统计、计算机等相关专业，硕士及以上学历，具有实际工业AI算法落地经验优先；
2. 扎实的数学基础和机器学习算法功底；
3. 熟悉常用机器学习算法，掌握并熟悉使用常见机器学习框架，对时序预测，特征工程，模型调优有一定经验；
4. 熟悉神经网络理论，熟练使用深度学习神经网络框架进行建模和训练，熟练掌握Seq2Seq, LSTM, CNN等模型应用及调优具备良好的团队合作精神和沟通表达能力；
5. 较强的文献阅读和理解能力，良好的逻辑思维、沟通表达能力，良好的技术视野和深度，对前沿技术的实际应用有浓厚兴趣。

强化学习算法工程师

岗位职责：

1. 负责智能物流，智慧城市等物流场景中的调度规划算法，包括算法方案输出，可行性分析，强化学习建模及训训练，算法落地等， 能够独立研究并解决；
2. 熟练掌握经典强化学习理论，深度理解强化学习，模仿学习，熟练应用强化学习进行决策规划建模，在实际项目中应用与优化有相关算法者优先；
3. 融合感知信息、定位数据、地图信息，研发真实道路和交通条件下的调度/规划算法；
4. 研究前沿的深度学习和强化学习相关算法，提供开放复杂场景下的调度决策规划，即时配送解决方案；

任职资格：

1. 有扎实的数学基础，熟悉常用的优化算法，在规划算法、深度学习或强化学习方法有深入研究，有落地经验或者发表过高水平论文优先；
2. 熟悉强化学习基本算法，使用过DQN，DDPG，GPS，TRPO等算法者优先；
3. 熟悉强化学习建模流程，了解强化学习建模，效果评估，仿真/落地等pipeline多智能体学习、模仿学习、分布式强化学习等有积累者优先；
4. 熟练使用TensorFlow/PyTorch等至少一种深度学习框架，熟练使用Python/C++等至少一种编程语言；
5. 较强的文献阅读和理解能力，良好的逻辑思维、沟通表达能力，良好的技术视野和深度，对前沿技术的实际应用有浓厚兴趣。


投递邮箱：job@fuzhi.ai  
投递请标注姓名+岗位+正式/实习+信息渠道。
HR微信：xiayouwei199414 可咨询详细信息
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