京东探索研究院-运筹优化组招聘 正式员工和实习生

研究院介绍

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-运筹优化组招聘以下四个方向的正式员工和实习生。

研究方向

大规模分布式深度学习算法

– 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;

– 设计分布式机器学习和联邦学习的优化器并进行理论分析;

– 解决分布式多机多卡环境下优化器的可扩展性问题。

自动化深度学习理论与算法

– 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;

– 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;

– 稠密预测模型(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。

最优化与强化学习理论、算法与应用

– 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;

– 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;

– 组合优化,非凸优化,鞍点优化,随机(在线)优化、博弈论的算法与理论。

黑盒优化与近似理论、算法与应用

– 黑盒优化理论 (Bayesian Optimization, Zeroth Order SGD, 黑盒离散优化);

– 黑盒优化理论在强化学习/深度学习中的应用, 例如: Model Free RL, Black-box Attack;

– Monte Carlo, Quasi-Monte Carlo, Quadrature 积分近似理论;

– 积分近似理论在机器学习/密度估计/深度学习中的应用, 例如: Kernel Approximation, Kernel Density Estimation, Relationship between deep learning and kernel methods.

任职要求

– 熟悉机器学习、深度学习或强化学习, 以及线性代数,微积分,概率统计等基本知识;

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

– 有发表过优化,统计、人工智能领域顶级会议(NeurIPS、ICML、ICLR、COLT、CVPR、ICCV、ECCV、KDD等)或者顶级期刊(JMLR、TPAMI、IJCV、TIP、SIAM、Math. Progr等)经验者优先;

– 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;

实习时间大于六个月以上者优先。

直通车

– 地点:北京亦庄·京东集团总部

– 微信/手机:15915782392

– 邮箱:shenli100@jd.com

– 邮件主题:52CV推荐

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