【公司介绍】
灼见(Aspecta.ai)是一家成立在美国的人工智能企业。我们利用最前沿的人工智能、大数据、Web 3.0技术,打造横跨Web 2、Web 3不同社交平台、不同职业平台的人才身份画像。
团队加拿大工程院院士领衔,成员来自清华大学、耶鲁大学、普林斯顿大学、卡耐基梅隆大学、谷歌、亚马逊等世界顶尖大学和公司,获得了来自六家中美顶级投资机构数千万元的融资。
我们提供优于大厂的薪酬待遇、高成长的期权激励、最前沿的技术探索机会,诚邀你的加入!
【工作内容】
Aspecta技术栈分为:Infra layer (数据基础层), Compute layer (计算层), Application layer (应用层)。该岗位主要涉及Infra layer和Compute layer。** Infra layer **
Aspecta数据基础层研发自动化的CETL数据管道,形成Data Crawl, Extract, Transform, Load流水线,从全网实时获取各类人才数据,并将其输入大规模图数据库、深度图学习模型等,供给给下游算法模块进行计算。
** Compute layer **
Aspecta计算层研发世界最前沿的NLP算法、图网络理解算法、推荐和画像算法,深入理解每一份人才文档、人才代码,分析数亿网络节点,最终形成在数千个技能维度下对人才的精确画像。根据服务场景需求(例如某个用户画像角度),算法工程师首先在Infra layer工作,生成/调整算法所需的数据结构,然后在Compute layer工作,设计对应的数据挖掘或AI算法,最终输出画像结果。
【工作要求】
1. 硕士以上学历,3年以上工作经验。
2. 掌握下列至少一个领域的前沿ML, DL技术:
1)图学习技术,掌握图采样、PageRank、主流的GNN算法;
2)NLP技术,掌握Transformer及各类变种;
3)推荐系统技术,掌握主流的Ranking/Maching优化方法。
3. 有能力根据场景需求,设计对应的数据挖掘算法。有优秀的分析能力,能够根据算法结果分析瓶颈,并提出解决方案。
4. 熟练的Python技能,良好的编程习惯,熟悉Git等开发工具和敏捷开发模式。
【加分项】
1. 熟悉ArangoDB,Neo4j等图数据库。
2. 有大规模图计算(large-scale graph learning)的经验。
3. 有公开发表的论文、专利,或开源算法。
单位名称 | 成都灼见万维科技有限公司 |
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单位性质 | 民营企业 | 单位行业 | 信息传输、软件和信息技术服务业 | ||||||||||||||||
标签 | |||||||||||||||||||
隶属单位 | 下属单位 | 单位官微 | |||||||||||||||||
单位图片 | |||||||||||||||||||
视频介绍 | |||||||||||||||||||
单位介绍 |
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职位名称 | 类型 | 性质 | 最低学历 | 人数 | 薪资 | 详情 |
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名称 | 类型 | 地址 | 时间 | 查看详情 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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