【招聘要求】
有互联网实习经验，顶会论文、开源贡献或参与过重点项目优先
计算机、数学、电子工程、通信、人工智能等相关专业；
熟悉常用的机器学习算法，对算法原理及应用有较深入的理解，具备较好的工程实现能力，精通C/C++、Java、Python等其中至少一门编程语言；
在机器学习、数据挖掘、计算广告学等相关领域顶级会议或期刊上发表论文者或者有相应深入研究经历的同学优先；有过机器学习/深度学习框架或系统平台开发经验的同学优先
聪明、自信，敢于突破，对技术有执着的追求和热爱
【招聘岗位】
算法工程师
算法研究员
算法平台工程师
【简历投递】
欢迎投递简历至sherlock.lq@alibaba-inc.com，简历文件名格式：姓名-学校-岗位-手机号
【团队介绍】
阿里妈妈-定向广告-算法团队
我们欢迎秀儿！在这里，你可以和众多阿里星，顶会论文作者，行业技术大咖讨论技术，碰撞思维，秀出你的精彩！
我们欢迎硬核玩家！在这里，有超大规模的电商数据，海量的计算资源，完善的基础平台，如果你觉得我们的框架和系统不够好，欢迎来改写！
我们欢迎创新牛人！在这里，有着广袤的业务场景，你的每一个想法都有机会在这篇土壤上创造出巨大的价值。
2012年 自研MLR算法，开启了互联网领域大规模非线性端到端建模的全新技术路
2014年 自研XONE分布式机器学习框架，基于大规模稀疏离散特征的MLR算法上线，全面服务于阿里定向广告业务。
2016年 自研面向高维稀疏数据的工业级深度学习框架XDL，构建阿里单体业务最大的GPU训练集群，同期推出了第一代深度点击率预估模型GwEN，引领了深度学习对广告技术的全面革新
2017年 自研深度兴趣网络DIN全面生产化，自研模型压缩算法Rocket Training&CVR预估模型ESMM上线。
2018年 自研兴趣演化模型DIEN全面生产化，同年牵头开源了包括XDL框架在内的业界首个工业级深度学习解决方案。
2019年 驱动工业级深度学习2.0技术升级大幕的开启，提出并实践算法+系统co-design方法论，启动在离线一体化整体迭代架构的新一轮升级，完成用户兴趣中心 (UIC) 和模型银行 (Model Bank)算法体系的建设，自研用户多兴趣记忆网络MIMN并生产化落地
我们的每一次技术创新都落地实际业务并驱动了显著的业务增长，同时我们乐于跟业界连接，分享我们的实践经验和成果，推动业界技术的整体前行。
团队自主发表的论文：
KDD 2018 : Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction
SIGIR 2018 : Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate
AAAI 2018 : Rocket Launching: A Universal and Efficient Framework for Training Well Performing Light Net
CIKM 2018 ：Image Matters: Visually modeling user behaviors using Advanced Model Server
AAAI 2019 : Deep Interest Evolution Network for Click-Through Rate Prediction
SIGIR2019 ：Lifelong Sequential Modeling with Personalized Memorization for User Response Prediction
KDD 2019 ：Practice on Long Sequential User Behavior Modeling for Click-Through Rate Prediction
DLP-KDD 2019 : XDL: An Industrial Deep Learning Framework for High-dimensional Sparse Data
DLP-KDD 2019 : Res-embedding for Deep Learning Based Click-Through Rate Prediction Modeling
团队牵头组织的学术Workshop：
The 1st International Workshop on Deep Learning Practice for High-Dimensional Sparse Data with KDD 2019 (DLP-KDD 2019 :
https://dlp-kdd.github.io)
团队参与贡献的开源技术：
XDL:
https://github.com/alibaba/x-deeplearning--
修改:clock123 FROM 171.113.207.*
FROM 171.113.207.*