工作职责：
1. 负责核心算法落地到产品，包括封装、编译、优化等工作
2. 探索基于用户画像和行为数据构建图网络，通过节点度量异常检测，挖掘潜在风险素材
3. 探索在风控场景下小样本/无样本学习，提升风险识别和泛化能力，提升风险模型效果
职位要求：
1. 计算机、数学或相关专业硕士及以上学历
2. 扎实编程基础，熟练使用java、python等编程语言；具有机器学习、深度学习算法等相关经验，具备较强的工程实现能力
3. 熟练掌握常见的CV或NLP模型和算法，有意图识别、相似度计算、实体识别、关键词挖掘等项目经验
4. 具备较强的分析能力，能够结合业务场景快速建模和设计算法，分析算法的不足并提出解决方案。
5. 熟悉以下至少一种深度学习框架Caffe、Torch、Tensorflow
6. 具有小样本学习、半监督学习、强化学习、迁移学习、图神经网络/图表示学习研究与实践者优先
7. 实习周期不低于6个月，每周不低于4天

简历发送至：715316102@qq.com
※ 修改:·jazy333 于 Nov 17 14:56:34 2022 修改本文·[FROM: 223.104.41.*]
※ 来源:·https://exp.mysmth.net·[FROM: 223.104.41.*]

修改:jazy333 FROM 223.104.41.*
FROM 223.104.41.*