大规模机器学习工程师

职责:
1.横跨系统与算法的边界，设计高效的分布式机器学习系统，能高效灵活地支持机器学习模型训练；

2.调研和实现业界机器学习算法前沿进展，有自己见解，并结合应用到最右的业务场景中
。

要求:
1.在业界top的推荐系统做过至少2-3年相关的研发工作，深入理解机器学习的相关算法原理，实现以及应用场景

2.机器学习、分布式系统方向的计算机专业的研究生或优秀本科生； 熟悉常见的分布式编程范式以及设计模式；有一定的分布式计算系统与机器学习相结合的理论和实践基础；

3.对技术研究和应用抱有浓厚兴趣，有强烈的上进心和责任感，善于思考和运用新知识；

4.扎实的C/C++和python编码功底，熟悉MPI/CUDA等高性能计算框架；

5.在ACM/ICPC， Google Jam， Top Coder，百度之星等比赛取得优异成绩的优先；


加分项：
1.思考过TensorFlow/MXNet/Caffe/Theano/Torch等的架构代码和设计逻辑的优先；

2.对大规模分布式机器学习系统实践经验者优先；

3.有发表NIPS/ACL/AAAI/ICML/IJCAI/EMNLP/SIGKDD/ICCV/CVPR/OSDI/SOSP等顶会论文的优先；

4.如果您乐于设计和实现高性能优雅的系统，而又想拥抱大规模机器学习带来的可能性，欢迎加入我们。