2020廣東中信銀行信用卡中心人工智能崗社會(huì)招聘3人，招聘崗位及應(yīng)聘要求詳情見公告，現(xiàn)將招聘公告原文發(fā)布如下：
招聘職位：人工智能崗(006989)
工作地點(diǎn)：深圳市-福田
發(fā)布時(shí)間：2020-10-29
招聘類型：社會(huì)招聘
職位類別：信息技術(shù)類
所屬公司：大數(shù)據(jù)中心創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室
招聘對(duì)象：全職
工作年限：5年
薪酬：面議
學(xué)歷：碩士
招聘人數(shù)：3人
工作職責(zé)：
1、負(fù)責(zé)深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、知識(shí)圖譜、圖像識(shí)別、語音/聲紋識(shí)別等人工智能技術(shù)的研究與探索，以及人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的前瞻性研究，搭建卡中心人工智能技術(shù)及服務(wù)框架；
2、負(fù)責(zé)卡中心人工智能技術(shù)組件及服務(wù)組件的開發(fā)、組合與封裝；能應(yīng)用挖掘分析與建模技術(shù)并結(jié)合公司業(yè)務(wù)應(yīng)用場景和需求,提出切實(shí)可行的解決方案，包括算法使用和框架選擇和其它工程化要求等，并負(fù)責(zé)項(xiàng)目的開發(fā)與優(yōu)化，直至項(xiàng)目落地；
3、結(jié)合卡中心的業(yè)務(wù)場景，制定人工智能科技廠商的技術(shù)驗(yàn)證方案完成技術(shù)驗(yàn)證和落地部署。"
任職資格：
候選人從業(yè)背景：2年以上主導(dǎo)開發(fā)過機(jī)器學(xué)習(xí)/人工智能（深度學(xué)習(xí)、NLP模型、知識(shí)圖譜、圖像識(shí)別、語音/聲紋識(shí)別等）相關(guān)項(xiàng)目的工作經(jīng)驗(yàn)；模型落地的工程技術(shù)能力強(qiáng)；
候選人專業(yè)能力：基礎(chǔ)扎實(shí)、編碼能力強(qiáng)，熟悉常用的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，了解分布式計(jì)算框架（hadoop、spark、Storm等），熟悉一種以上常用的深度學(xué)習(xí)計(jì)算框架，包括但不局限Tensorflow,Torch,Mxnet，Caffe等；
熟練掌握Hive/SQL，至少掌握Python,Scala,Java等一種以上常用數(shù)據(jù)挖掘編程語言；
熟悉模型裁剪、量化等常用手段，具有CUDA/TensorRT/torchserve等高性能計(jì)算或推理工具的使用經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。
報(bào)名入口
招聘職位：人工智能崗(006989)
工作地點(diǎn)：深圳市-福田
發(fā)布時(shí)間：2020-10-29
招聘類型：社會(huì)招聘
職位類別：信息技術(shù)類
所屬公司：大數(shù)據(jù)中心創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室
招聘對(duì)象：全職
工作年限：5年
薪酬：面議
學(xué)歷：碩士
招聘人數(shù)：3人
工作職責(zé)：
1、負(fù)責(zé)深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、知識(shí)圖譜、圖像識(shí)別、語音/聲紋識(shí)別等人工智能技術(shù)的研究與探索，以及人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的前瞻性研究，搭建卡中心人工智能技術(shù)及服務(wù)框架；
2、負(fù)責(zé)卡中心人工智能技術(shù)組件及服務(wù)組件的開發(fā)、組合與封裝；能應(yīng)用挖掘分析與建模技術(shù)并結(jié)合公司業(yè)務(wù)應(yīng)用場景和需求,提出切實(shí)可行的解決方案，包括算法使用和框架選擇和其它工程化要求等，并負(fù)責(zé)項(xiàng)目的開發(fā)與優(yōu)化，直至項(xiàng)目落地；
3、結(jié)合卡中心的業(yè)務(wù)場景，制定人工智能科技廠商的技術(shù)驗(yàn)證方案完成技術(shù)驗(yàn)證和落地部署。"
任職資格：
候選人從業(yè)背景：2年以上主導(dǎo)開發(fā)過機(jī)器學(xué)習(xí)/人工智能（深度學(xué)習(xí)、NLP模型、知識(shí)圖譜、圖像識(shí)別、語音/聲紋識(shí)別等）相關(guān)項(xiàng)目的工作經(jīng)驗(yàn)；模型落地的工程技術(shù)能力強(qiáng)；
候選人專業(yè)能力：基礎(chǔ)扎實(shí)、編碼能力強(qiáng)，熟悉常用的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，了解分布式計(jì)算框架（hadoop、spark、Storm等），熟悉一種以上常用的深度學(xué)習(xí)計(jì)算框架，包括但不局限Tensorflow,Torch,Mxnet，Caffe等；
熟練掌握Hive/SQL，至少掌握Python,Scala,Java等一種以上常用數(shù)據(jù)挖掘編程語言；
熟悉模型裁剪、量化等常用手段，具有CUDA/TensorRT/torchserve等高性能計(jì)算或推理工具的使用經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。
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