[上海]亚马逊上海人工智能研究院

亚马逊上海人工智能研究院 - 深度学习算法/系统开发实习生
深度学习是当前最热门的领域，它将机器学习，统计学，优化和系统工程紧密地结合在一起。深度学习的成功的关键因素之一便是在计算机视觉，自然语言处理，时间序列，深度图学习和强化学习等领域里的众多开源项目。这些项目既可以用来复现研究成果，也可以帮助实际应用的快速部署。

上海研究院主攻的深度图网络DGL是该领域的领跑平台。基于深度图计算的研究内容非常丰富，涵盖1）基础理论研究，2）高性能高容量核心引擎开发，3）重要的子领域模型研发（推荐系统、反欺诈和风控、知识图谱、制药、时域深度图计算、计算机视觉、自然语言处理、自动知识抽取）,一直到4）客户落地。同时，上海研究院也支持AWS全球研究，在一些关键项目招募实习生，包括GluonCV, GluonNLP, GluonTS, Deep Numpy，AutoML等开源项目。除了每天能与亚马逊上海人工智能研究院的同事们交流外，你还将有机会和亚马逊上海、上海一流高校的顶级教授、来自世界各地的一流专家的合作，例如Matthias Bethge, Alex Smola, Stefano Soatto, Pietro Perona，Bernhard Sch?lkopf，George Karypis，David Wipf，李沐，张伟楠，严骏驰，黄增峰，邱锡鹏，张峥等。

我们正在招募聪明努力的实习生，希望一起为开源生态添砖加瓦。我们期望能实现更多高级的算法，让工具变得越来越称手。在实习期间，你将实现最前沿的模型以及提出更新的算法，通过开源发布让全世界的科研人员受益，也通过合作发表论文分享给整个学术圈。

实习要求：

1. 可以保证至少 3 个月的实习，每周至少工作 4 天

2. 计算机，数学，统计学以及相关专业在校本科生、研究生或博士生

3. 熟练使用至少一种深度学习框架（MXNet, Pytorch, Tensorflow, Caffe，Chainer等）

4. 有扎实的数学和机器学习基础，包括线性代数、概率、统计等

5. 有优秀的算法与编程技术，并熟练使用Python或C

6. 对于深度学习和神经网络有了解，有自然语言处理、图像处理、推荐系统、知识图谱或其他相关领域或方向项目经验者从优

申请方式：

投递简历至邮箱：cn-ai-intern@amazon.com

邮件标题：姓名-学校-专业-毕业时间-每周工作天数-持续工作月数–研究方向

工作地点：上海市徐汇区华山路国贸汇A座

我们全年开放实习岗位，欢迎世界各地的优秀学生踊跃申请！

亚马逊致力于打造多元化和包容性的工作场所。亚马逊是一家机会均等的雇主，不因种族、国籍、性别、性别身份、性取向、残疾、年龄或其他受法律保护的身份而歧视。如有残疾人士需要口译员或任何现场支持，请通知我们的团队。