符合但不局限于以下人工智能及优化方向：
a)机器学习方向:
1、熟悉数据分析、特征工程等相关数据挖掘流程，同时熟悉回归，聚类，分类，推荐等机器学习算法实现，对常见的算法理解透彻；
2、从事机器学习算法和理论前沿研究及应用。研究领域包括但不限于：监督学习、半监督学习、联邦学习、时序预测、异常检测、元学习、AutoML、深度学习、强化学习及模式识别等;
b)自然语言处理/语音语义方向：
1、从事但不限于文本分析、情感分析、实体抽取及关联抽取、语言消歧、机器翻译、对话和问答系统、深度自然语言处理、多模态语义理解、知识图谱等方向的应用研究和开发工作;
2、负责自然语言处理核心算法及平台的设计与研发,提升自然语言相关产品的核心竞争力和用户体验;
c)运筹优化方向：
1、负责运筹优化方向的算法研究和开发，包括但不限于资源分配、路径优化、调度优化、智能分货、库存管理、定价策略及仿真平台构建等相关项目；
2、熟悉组合优化、动态规划、启发式优化、随机优化、博弈论等算法能力;
d）推荐搜索方向：
1、从事但不限于包括用户画像、用户建模、精准营销、lookalike、目标人群选择，个性化的推荐，CTR预估等相关项目的算法研究与实现;
2、洞察推荐系统和信息检索技术在工业级产品的有效解决方案；洞察学术界推荐系统和信息检索的最新研究成果，满足业务需求;
e) AI平台/性能优化方向:
1、算法优化：负责AI算法中计算在CPU/GPU/NPU等处理器上的计算性能优化，基础库设计；负责CNN/RNN/RL等模型的效果评估分析；负责持续跟踪业界最优实现，超越并创新；
2、系统平台：负责AI相关系统平台的设计、开发和优化工作，在性能和易用性等指标上做好平衡；负责持续跟踪业界最优实现，超越并创新；负责和上下游客户对接，持续提升平台的性能和表现。

【任职要求】
业务技能要求:
1、具备较强的沟通能力和需求分析能力，有将业务需求转化为场景解决方案并驱动落地的实践经验;
2、参与过完整的算法类项目的建模、设计和开发;
3、富有激情和技术追求，具有优秀的问题分析能力创新能力和动手能力，提出过相关领域改进和扩展技术方案；
4、对数据有一定的敏感及洞察能力。
专业知识要求:
1、过硬的科研背景和扎实的算法基础，有相关科研成果(如相关论文、专利或者报告）优先;
2、具备扎实的编程实现能力，熟练使用C/C++Python、Scala、Java等编程语言，对Hadoop、Hive、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有
实践经验。