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职位描述
- 发表算法相关优秀论文
- C/C++
- 多方安全计算
- 大模型算法
- 多模态算法
- 自然语言处理算法
- 强化学习
- 参加算法相关竞赛/获奖
- 联邦学习
- 隐私计算
- MATLAB
- Python
打造业界领先的联邦学习框架，参与联邦学习系统工程化设计和开发，在隐私安全的基础上挑战隐私计算行业规模和性能的上限。
1. 参与联邦学习系统的设计和开发；
2. 参与联邦学习在现实业务场景中的落地与优化；
3. 跟进行业&学术最新研究成功。
岗位要求
1. 精通C++/Python 和相关生态；
2. 有良好的编码能力，架构能力，文档编写能力，并且对代码质量有追求；
3. 熟悉操作系统，网络，io等基础知识，并有相关优化经验；
4. 对分布式系统熟悉，并且有相关的开发经验者优先；
5. 熟悉tensorflow、pytorch等常见机器学习框架中的一种或者多种；
6. 熟悉ray或者有相关开发经验者优先；
7. 熟悉现有多方安全计算、联邦学习、TEE，差分隐私等开源框架并有相关开发经验者优先；
8. 良好的学习和沟通能力，有责任心，有钻研精神。
认证资质
张先生
竞争力分析
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更新于：2024-12-10
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