岗位信息
1. 以车联网大数据和UBI（User Behavior Insurance）应用为背景，探索前沿机器学习方法的边界。研究和设计深度模型，图卷积神经网络，以及神经结构搜索算法，根据行车数据对用户驾驶行为进行精准的预测和分析，从而为大规模的车联网数据应用以及相关保险产品设计提供核心技术支持；
2. 与算法工程师配合优化模型运行效率，与数据工程师配合将模型部署到通用的分布式环境下，支持产品快速落地；
3. 理解产品需求，根据应用场景对算法进行优化，调整和迭代。
任职要求：
4. 计算机/数学/物理/统计等相关专业，985/211硕士以上学历，数学基础扎实，对机器学习的原理和主流算法有比较清晰的理解，能够跟踪领域内最新的学术动态；
5. 熟悉linux开发环境，熟练掌握Python环境下快速的算法实现，熟悉至少一种深度学习框架，PyTorch，Tensorflow，Caffe，etc；
6. 有机器学习产品级应用经验者优先；
4.或有以下经验（加分项）：
a. 计算机视觉（CV）：图像/物体识别，目标检测/分割，视频分析，医学图像处理等
b. 自然语言处理（NLP）：机器翻译，语义分析，知识图谱，智能对话、问答，（广告）文本分类、聚类，推荐系统，用户画像等
c. 语音识别：智能语音识别、合成、交互，语音助手等
d. 金融领域：用机器学习/深度学习做自动交易，量化投资，风险管理和反欺诈，精算建模等
积极乐观，热爱挑战，不循规优先蹈矩者。
