算法工程师-机器学习（暑期实习）

该岗位要求机器学习背景，请没有相关背景的同学谨慎投递。 菜鸟物流科技事业部包含数字供应链，自动化，物流云，快递数字化，IOT等几大核心科技业务，科技算法团队负责研发最先进的机器学习算法，支持并推动业务实现菜鸟面向外部的产业化和商业化。团队研究方向包括仓内作业优化、仓配协同优化、多智能体（移动机器人）调度优化、运输优化，供应链计划优化，大数据预测和数字化服务。目前部门汇集了国内外多所名校的硕博士毕业生，欢迎你的加入，与我们携手将机器学习技术运用到更广大的平台、更多的业务场景。 我们专注于大数据之上的机器学习算法研究与应用，如果你了解机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习、主动学习、特征提取与稀疏学习、等级学习等相关知识，对人工智能抱有极大的热情，勇于挑战各种实际应用难题，欢迎加入我们！ 具体职责包括但不限于： 1、负责机器学习、深度学习领域的技术研发工作，包括但不限于神经元网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习、维度降低、核方法、谱方法、特征提取与稀疏学习、等级学习、推荐、随机优化等的算法和系统研发等； 2、负责机器学习尤其是深度学习前沿问题的探索与研究，结合未来实际应用场景，提供全面的技术解决方案； 3、负责提供分布式的算法实现的解决方案，大幅提升算法计算规模和性能； 4、负责提供大数据分析建模方案，沉淀行业解决方案，协助拓展业务边界。 本次计划招聘 3 名、面向 2024.11-2025.10 毕业的暑期实习生。

该岗位要求机器学习背景，请没有相关背景的同学谨慎投递。 【必备项】 1、熟悉常用机器学习算法，对模式识别、深度学习、增强学习等相关领域，极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Python等至少一门编程语言； 2、候选人有数理分析方面良好的素养以及数理统计基础； 3、良好的数据敏感能力、较强的逻辑分析能力； 4、学习能力强，对新事物保有好奇心，并能快速适应新环境；良好的沟通能力和团队协同能力；能与他人合作，共同完成目标；对所在领域有热情，善于独立思考并反思总结。 【加分项】 1、有实际成果并发表在国际顶级会议、期刊者优先，有在KDDCUP、ImageNet、MSCOCO、ICDAR等权威比赛中取得优异成绩者优先； 2、有deeplearning的经验，有linux下开发经验的，大规模数据处理经验优先。 一段全新、有意思的旅程正待开启！为了更全面的展现你自己，你还可以在简历中附上你认为自己最有意思的爱好、特长、经历，或是对未来有意思的畅想，没有限制，此项非必填。秉持菜鸟之心，超越鸿鹄之志，欢迎加入！