岗位职责
- 设计和开发 AI 工具和系统，以提高投研效率. 包括但不限于模型训练、模型推理、资源调度
- 与交易员和研究员密切合作，理解业务需求，探寻投研痛点
- 设计和实现训练框架和算法，以提高训练性能和训练效果。
- 优化模型推理性能，提高模型的响应速度和准确性，并将推理部分服务化，以提高代码重用性和系统的可维护性。
- 设计和开发其他自动化工具，如特征筛选等，以提高工作效率和减少人工干预。
职位要求:
1 本科及以上学历，计算机相关专业，拥有至少 3 年相关工作经验。(应届生可不要求工作经验)；
- 熟练掌握 C++和 Python 编程语言，具备扎实的编程基础；
- 熟悉常用的机器学习和深度学习框架，至少了解 TensorFlow 、PyTorch 、Caffe 和 Mxnet 中的一种，能够使用其中的至少一种进行模型训练和评估；
- 熟悉至少一种推理框架，如 TensorRT 、NCNN 、OpenPPL 或 ONNX Runtime ，并能够使用其进行模型推理；
- 了解模型 serving 相关的工具，如 TensorFlow Serving 、Triton 等，能够搭建、部署和优化模型 serving 系统；
- 熟练掌握数据结构、算法和计算机网络等基础知识；
- 熟悉多线程编程，了解线程同步、锁机制等相关知识，能够编写高效、可靠的多线程程序。具备多线程编程实践经验，能够避免线程冲突和死锁等问题，提高程序并发性能；
- 熟悉系统优化的方法论，了解性能优化、内存管理、IO 优化等相关技术，能够识别和解决系统性能瓶颈，提高系统的性能和稳定性。具备系统优化实践经验，能够使用相关工具和技术对系统进行调优和优化。
优先条件:
- 拥有 ICPC/CCPC 或 NOI 等编程竞赛的获奖经历者，以及参加过 codeforces 、topcoder 等国际编程竞赛的优先考虑。
- 拥有 GitHub 账号或个人技术博客的优先考虑
- 熟悉 mlflow 、kubeflow 等开源工具，能够使用它们进行机器学习模型的构建、训练、部署和管理
薪资范围:
实习生不少于 500/天
应届生 20k-30k * 16
社招 30k-60k * 16
联系方式:
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