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全职 阿里云大规模机器学习组--- Deep Learning团队(base 北京/杭州)

阿里云 in 北京、杭州

阿里巴巴云计算公司,大规模机器学习组—- Deep Learning团队(base 北京/杭州)招聘啦。

想了解我们大规模机器学习组的产品形态,可以参见这里:
https://yq.aliyun.com/articles/57677
我们的vision是建设一流的云端大规模机器学习平台,而Deep Learning是这个平台里极其重要的一环。

在这里,你可以接触到下列技术领域:
几千台CPU服务器驱动的分布式机器学习基础设施及相关技术;
上百台GPU服务器所支持的Deep Learning多机多卡训练平台;
多样化的Deep Learning建模场景,OCR、智能问答、搜索相关性、广告CTR以及气象预测等等。

在这里,你可以参与到下列事情:
设计更优雅高效的分布式机器学习算法,来驱动多机多卡乃至多CPU集群上的深度学习算法;
优化模型的memory footprint、计算功耗比,满足各种苛刻的在线inference的性能需求;
Design更漂亮的模型,来优化我们的多样化的建模需求,提升业务指标;

我们期待的您是两类人之一:
1.分布式机器学习系统的好手
具体要求:
扎实的C/C++编程功底;
良好的工业级系统开发经验,熟悉常见的分布式编程范式以及设计模式;
熟悉MPI/OpenMP/CUDA等并行计算/高性能计算框架,对大规模机器学习相关技术有良好的sense和掌握,比如BSP/SSP/A-SGD/常见机器学习优化算法等。
加分项:
有代码洁癖;
有数据建模业务经验;
有过领域顶会论文(SOSP/OSDI等)发表经验。

2.Deep Learning建模的好手
具体要求:
扎实的数据建模基础,熟悉常见的机器学习shallow model模型算法,比如逻辑回归、GBDT、Random Forest等;
良好的Deep Learning建模基础,熟悉CNN/DNN/RNN/CTC等Deep Learning建模技术,对Deep Learning调参细节有清晰的把握;
在某个子领域有过较深入的建模经验积累,比如OCR识别、序列标注、命名实体识别等。
加分项:
有过完整的Deep Learning建模业务上线经验;
有过领域顶会论文(NIPS/ICLR/ICML/KDD/CVPR等)发表经验;
愿意去跨越Deep Learning的“black box“边界,探究复杂模型的工作原理;
对领域最新技术进展保持持续 敏锐关注。

这次开放的职位层级从P6~P8。
有意向的同学,欢迎投递简历到muzhuo.yj@alibaba-inc.com 。



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发布于 2016-12-02
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