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京东探索研究院招聘算法实习生

京东探索研究院将围绕人工智能、量子计算、数据科学工程与管理、去中心化计算、技术伦理道德以及科学与艺术六大方向进行基础研究探索，未来还将着眼于加速技术成果在实际场景中的应用落地，以更好地服务实体经济发展。京东探索研究院将坚持做有温度的技术，做符合人类价值观的技术，在世界舞台上展现一家中国科技公司的担当、风范。京东探索研究院诚招勤于实践、勇于梦想的志同道合之士，包括正式员工或者实习生，方向包括但不限于：算法理论、深度学习、自动机器学习、自然语言处理、计算机视觉、多模态处理、量子机器学习等。

大规模分布式深度学习，联邦学习算法、理论与系统

1、 设计模型训练的加速算法，例如：混合精度训练、量化训练、梯度压缩等

2、 设计分布式机器学习和联邦学习的优化器，例如：Adam、Lookahead、AdaBelief、LARS、LAMB, FedAvg、FedOpt、FedDyn等

3、 解决分布式多机多卡环境下优化器的可扩展性问题

4、 设计和构建大规模联邦机器/深度学习系统及其在CV、NLP、ML中的应用

5、 针对不同的应用场景和深度学习模型，设计联邦学习模型和算法

自动化机器/深度学习理论、算法与系统

1、 设计先进的自动化机器学习系统及其在ML、CV、NLP中的应用

2、 设计自动化机器/深度学习系统的自动化特征工程，超参数优化，模型选择，网络结构搜索等算法

3、 设计先进的模型压缩算法，包括但不限于模型剪枝、量化、知识蒸馏等

4、 生成模型(Dense prediction task)的网络结构搜索以及模型压缩，包括但不限于GAN，VAE, Normalization Flow等

最优化，强化学习理论、算法与应用：

1、 强化学习在ML、CV、自动化机器学习、整数规划、运筹学中的应用

2、 设计具有理论保证的多智能体强化学习模型与算法

3、 最优化理论与算法在机器学习，深度学习和强化学习中的应用

元学习理论、算法与应用：

1、 元学习在ML、CV、NLP的应用

2、 针对不同的应用场景，设计元学习模型与算法

3、 在metric-based、model-based、optimization-based三种方法的探索

岗位要求：

1、 熟悉机器学习、深度学习、和强化学习基本知识

2、 具备良好的数学基础；线性代数，数值优化，概率统计基础扎实者优先

3、 熟练使用C++、Python；精通至少一种深度学习框架，例如：PyTorch、TensorFlow

4、 有发表过计算机视觉、机器学习和人工智能领域顶级会议（CVPR、ICCV、ECCV、COLT、NeurIPS、ICML、ICLR、KDD、AAAI、IJCAI等）或者顶级期刊（JMLR、TPAMI、IJCV、TIP、SIAM、Mathematical Programming 等）经验者优先

5、 有组织或参加过本领域著名国际竞赛并获奖或取得前三名者优先

6、 实习时间大于六个月以上者优先。

工作地点为：北京亦庄·京东集团总部

投递简历邮箱：shenli100@jd.com 和 caoqiong1@jd.com

邮箱主题/简历命名格式：京东探索+姓名+研究方向+CVer推荐

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