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蚂蚁集团-CTO 线-智能决策团队,有来自国内外 top 互联网公司的资深从业者,也有多位近年阿里校招中脱颖而出的阿里星。团队扮演蚂蚁集团人工智能引擎中表征学习、统计和决策优化中负责智能决策及优化的角色,旨在打造全球领先的优化、运筹技术,赋能金融场景资产、资金运作,以及支付场景下推荐、营销等的最优决策问题。

我们在做什么:

搭平台: 打造超大规模运筹优化平台,研发工业级别规模下带约束的优化问题求解算法。以此支撑蚂蚁超百亿级决策变量的优化问题,支撑蚂蚁数字金融、数字生活等核心业务的智能化建设。

做业务: 持续推动运筹优化技术在数字生活、数字金融核心场景应用落地。目前我们搭建的运筹优化平台及相关自研算法已经在搜推广、信贷、安全、理财等工业场景实现规模化应用,带来巨大经济价值和社会效益。

搞研究: 致力于运筹优化方向的创新研究,团队近年来在国际顶会/刊发表数二十余篇论文,为蚂蚁集团奠定坚实的技术储备。

算法工程师(校招)/研究型实习生

坐标:杭州/北京

研究和开发超大规模带约束的优化算法、Online matching、分布鲁棒优化、机器学习/贪心/演化算法解组合优化、强化学习等,及在金融风控、资产配置、营销推荐和广告等各类应用领域的交叉课题。

1. 计算机、运筹学、数学、控制论、工业工程等相关专业本科及以上学历;

2. 较好的编程能力,熟练掌握 Python、C/C++、Java 至少一门语言;

3. 有较强的数据分析和数学建模能力,具备较扎实的凸优化、运筹、规划论、控制论、统计等算法和理论背景;

4. 有责任心,对人工智能方向有钻研精神和技术热情;

5. 熟悉或者具备以下一个或者多个方向的经验优先:

  • 在相关国际顶级刊物发表过论文;

  • 参加并在各项国际 OR/ML 比赛取得较优名次;

  • 熟悉机器学习算法及原理,对机器学习做预测并联合运筹优化做决策有实际经验。

📪 ziqiliu@antgroup.com

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合适的工作难找?最新的招聘信息也不知道?AI 求职为大家精选人工智能领域最新鲜的招聘信息,助你先人一步投递,快人一步入职!蚂蚁集团蚂蚁集团-CTO 线-智能决策团队,有来自国内外 top 互联网公司的资深从业者,也有多位近年阿里校招中脱颖而出的阿里星。团队扮演蚂蚁集团人工智能引擎中表征学习、统计和决策优化中负责智能决策及优化的角色,旨在打造全球领先的优化、运筹技术,赋能金...
运筹优化 算法 实习生 面经 上篇blog介绍了 运筹优化 算法 实习生 位的相关公司,这篇博主根据自己个人的面试经历去介绍各个公司的特点,希望看到的同学能够有针对性的去做准备。 阿里巴巴是相对来说 运筹优化 位较多的公司,因此hc也相对较多。 正常来说,找实习的时间其实开始于寒假结束后,其实很多公司过完年之后就开始了。对于阿里来说,系统开放较晚,因此一般在系统开放之前很多BU就开始了提前批的面试,此时, 实习生 的简历是不会进入系统,因此推荐大家可以在这个时间段和各个BU的前辈去进行沟通面试,多给自己一些机会
作为已经有4000多名员工的AI独角兽,商汤的一举一动备受关注。 从2018年开始,奔着“开源、统一、可复现”的目标,商汤开始建设 人工智能 算法 的开源体系。当时,商汤联合创始人林达华教授则主导发起了OpenMMLab项目,今年商汤将其升级为商汤的 算法 开放体系。 经过两年的发展,OpenMMLab在GitHub上累计收获了超过20000 Star,覆盖10多个研究方向、100多种 算法 和700多种预训练的模型,可提供开放的基础技术支持、接口标准和 算法 框架,逐渐形成了完整的体系和组织.   可以把神经网络看作一个复合数学函数,网络结构设计决定了多个基础函数如何复合成复合函数,网络的训练过程确定了复合函数的所有参数。 为了获得一个“优秀”的函数,训练过程中会基于给定的数据集合,对该函数参数进行多次迭代修正,重复如下几个步骤: 反向传播(计算参数的梯度)   这里第 3 步反向传播过程会根据输出的梯度推导出参数的梯度,第 4 步会根据这些梯度更新神经网络的参数,这两步是神经网络可以不断优化的核心。 反向传播过程中需要计算出所有参数的梯度,这当然可以由网络
模型训练重点关注的是如何通过训练策略来得到一个性能更好的模型,其过程似乎包含着各种“玄学”,被戏称为“炼丹”。整个流程包含从训练样本的获取(包括数据采集与标注),模型结构的确定,损失函数和评价指标的确定,到模型参数的训练,这部分更多是业务方去承接相关工作。一旦“炼丹”完成(即训练得到了一个指标不错的模型),如何将这颗“丹药”赋能到实际业务中,充分发挥其能力,这就是部署方需要承接的工作。 因此,一般来说,学术界负责各种 SOTA(State of the Art) 模型的训练和结构探索,而工业界负责将这些
2017阿里 内推 笔试题– 算法工程师 ( 运筹优化 )题目沐哲是一个菜鸟仓库的一个拣货员,但他有非常个怪异的习惯。每次拣货的重量都要比之前拣的一个轻,每次拣到货后都可以得到1块钱,沐哲想知道这样最多能赚多少钱 32 34 7 33 21 2 13 12 3 11 26 36 16 30 22 1 24 14 20 23 25 5 19 29 27 15 9 17 31 4 6 18 8 10 3
快手 算法 日常实习面试经验 时间:2019.4.3 10:00 地点: 北京 市海淀区上地西路6号(快手总部)-E座 这次快手的面试一共两面,每一场面试都是先针对简历问问题然后手写一道 算法 题。由于我简历里科研的内容比较多,所以两位面试官都问了我关于我的一作在投论文的问题。由于是现场面试,所以代码是用笔写在草稿纸上然后面试官肉眼判题的。下面的面试流程就不叙述讨论论文的部分,只叙述手写 算法 题的部分。
辅助 决策 方向的优化 算法 有很多,下面列举几种常用的: 1. 遗传 算法 (Genetic Algorithm,GA):通过模拟自然选择和遗传机制,对问题解空间中的个体进行进化,从而得到最优解或次优解。 2. 粒子群优化 算法 (Particle Swarm Optimization,PSO):通过模拟鸟群、鱼群等生物的迁移行为,寻找最优解的 算法 。 3. 蚁群 算法 (Ant Colony Optimization,ACO):通过模拟 蚂蚁 寻找食物的行为,寻找问题解空间中的最优解。 4. 神经网络 算法 :通过搭建神经网络模型,利用反向传播 算法 等方法进行训练,得到最优解。 5. 支持向量机 算法 (Support Vector Machines,SVM):利用核函数将非线性问题转化为线性问题,并通过最大化分类间隔来得到最优解。 这些 算法 都有各自的特点和适用场景,具体选择哪种 算法 要根据问题的具体情况来决定。