大規模機器學習工程師職位描述與崗位職責任職要求
職位描述：
工作職責:
*橫跨系統與算法的邊界，設計高效的分布式機器學習系統，能高效靈活地支持機器學習模型訓練；
*調研和實現業界機器學習算法前沿進展，有自己見解，并結合應用到最右的業務場景中
崗位要求:
*在業界top的搜索引擎/推薦系統做過至少2-3年相關的研發工作，深入理解機器學習的相關算法原理，實現以及應用場景
*機器學習、分布式系統方向的計算機專業的研究生或優秀本科生；熟悉常見的分布式編程范式以及設計模式；有一定的分布式計算系統與機器學習相結合的理論和實踐基礎；
*對技術研究和應用抱有濃厚興趣，有強烈的上進心和責任感，善于思考和運用新知識；
*扎實的C/C++和python編碼功底，熟悉MPI/CUDA等高性能計算框架；
*在ACM/ICPC，GoogleJam，TopCoder，百度之星等比賽取得優異成績的優先；
加分項：
*思考過TensorFlow/MXNet/Caffe/Theano/Torch等的架構代碼和設計邏輯的優先；
*對大規模分布式機器學習系統實踐經驗者優先；
*有發表NIPS/ACL/AAAI/ICML/IJCAI/EMNLP/SIGKDD/ICCV/CVPR/OSDI/SOSP等頂會論文的優先；
*如果您樂于設計和實現高性能優雅的系統，而又想擁抱大規模機器學習帶來的可能性，歡迎加入我們。
篇2:大規模分布式存儲研發工程師職位描述與崗位職責任職要求
職位描述：
工作職責：
1、參與業界領先的大規模分布式存儲系統設計和開發，解決EB級別下的技術挑戰；
2、保障系統在極高并發訪問的場景下穩定、低延遲、高可用、易伸縮；
3、深入理解業務場景的存儲需求，與業務研發工程師合作尋找最合適的存儲方案。
任職要求：
1、熟悉key-value、filesystem和objectstore等系統的設計，了解分布式存儲系統的實現原理；
2、優秀的編碼能力，針對具體的業務場景快速設計和實現in-house系統；對工程質量有很高的自我要求；
3、在redis,rocksdb,HDFS,cephfs,kafka,zookeeper等項目上貢獻過代碼者優先，請在簡歷中注明。
篇3:大規模機器學習工程師職位描述與崗位職責任職要求
職位描述：
工作職責:
*橫跨系統與算法的邊界，設計高效的分布式機器學習系統，能高效靈活地支持機器學習模型訓練；
*調研和實現業界機器學習算法前沿進展，有自己見解，并結合應用到最右的業務場景中
崗位要求:
*在業界top的搜索引擎/推薦系統做過至少2-3年相關的研發工作，深入理解機器學習的相關算法原理，實現以及應用場景
*機器學習、分布式系統方向的計算機專業的研究生或優秀本科生；熟悉常見的分布式編程范式以及設計模式；有一定的分布式計算系統與機器學習相結合的理論和實踐基礎；
*對技術研究和應用抱有濃厚興趣，有強烈的上進心和責任感，善于思考和運用新知識；
*扎實的C/C++和python編碼功底，熟悉MPI/CUDA等高性能計算框架；
*在ACM/ICPC，GoogleJam，TopCoder，百度之星等比賽取得優異成績的優先；
加分項：
*思考過TensorFlow/MXNet/Caffe/Theano/Torch等的架構代碼和設計邏輯的優先；
*對大規模分布式機器學習系統實踐經驗者優先；
*有發表NIPS/ACL/AAAI/ICML/IJCAI/EMNLP/SIGKDD/ICCV/CVPR/OSDI/SOSP等頂會論文的優先；
*如果您樂于設計和實現高性能優雅的系統，而又想擁抱大規模機器學習帶來的可能性，歡迎加入我們。