第四范式以AI决策助力各行业发展，在自动机器学习（AutoML）、迁移学习、自动强化学习及环境学习方面居于领导者地位。 被提名“国家科学技术进步奖”，获得“吴文俊人工智能科学技术奖”一等奖； 2020年获得KDDCUP强化学习世界冠军，并将强化学习率先商用，2021年、2022连续两年刷新最强榜单OGB世界纪录。 科学技术部工作内容：1.学术论文，公司每年在ICML/Neurips/KDD/WWW/CVPR等顶级学术会议上发布论文，个人可以自由选择研究方向；2.商业化落地多业务场景（金融、供应链、新零售等）；细分领域强化学习、自动化机器学习、视觉方向、NLP、语音识别、推荐算法等...

第四范式以AI决策助力各行业发展，在自动机器学习（AutoML）、迁移学习、自动强化学习及环境学习方面居于领导者地位。 被提名“国家科学技术进步奖”，获得“吴文俊人工智能科学技术奖”一等奖； 2020年获得KDDCUP强化学习世界冠军，并将强化学习率先商用，2021年刷新最强榜单OGB世界纪录。 在AI领域技术积累丰厚，多次获得AI竞赛世界冠军，顶会论文及核心专利几百+。 正式：机器学习算法工程师、强化学习算法工程师、计算机视觉算法工程师是、推荐算法工程师、语音算法工程师、数据科学家、后端开发工程师； 实习：机器学习算法实习生、语音算法实习生...

第四范式以AI决策助力各行业发展，在自动机器学习（AutoML）、迁移学习、自动强化学习及环境学习方面居于领导者地位。 被提名“国家科学技术进步奖”，获得“吴文俊人工智能科学技术奖”一等奖； 2020年获得KDDCUP强化学习世界冠军，并将强化学习率先商用，2021年刷新最强榜单OGB世界纪录。 科学技术部工作内容：1.学术论文，公司每年在ICML/Neurips/KDD/WWW/CVPR等顶级学术会议上发布论文，个人可以自由选择研究方向；2.商业化落地多业务场景（金融、供应链、新零售等）；细分领域强化学习、自动化机器学习、视觉方向、NLP、语音识别、推荐算法等领域，应用于金融、供应链、...

岗位职责： 1、与项目组中的其他数据科学家一起制定数据方案和模型训练计划； 2、调研、撰写报告以及与每个项目的主要相关方进行沟通； 3、使用模型训练平台进行模型训练/迭代/测试，持续向模型训练平台提出建议和需求，不断提高业务自动化的水平。 岗位要求： 1.本科及以上学历，专业背景不限，有商业分析、数学、物理、统计学、社会学等相关专业背景优先 2.有数据应用或数据分析的实习经验 3.具有对真实世界的好奇心，乐于从数据中发现问题、挖掘规律，对商业运作模式和企业经营感兴趣 4.具有强大的责任心，同时具备出色的沟通、协作、项目管理能力，优秀的团队合作者 ...

第四范式是一家什么公司？ 以AI决策助力各行业发展，在自动机器学习（AutoML）、迁移学习、自动强化学习及环境学习方面居于领导者地位。 被提名“国家科学技术进步奖”，获得“吴文俊人工智能科学技术奖”一等奖； 2020年获得KDDCUP强化学习世界冠军，并将强化学习率先商用，2021年刷新最强榜单OGB世界纪录。客户遍布金融、供应链、新零售等行业 有哪些岗位哈？ 各个方向的算法（机器学习、强化、NLP、语音、视觉感知）；数据科学家；开源社区产品运营； 适用哪些同学？ 毕业的同学和未毕业的同学都可以 联系方式： ...

岗位职责 1、参与岗位招聘的需求整理及招聘策略制定； 2、负责简历的筛选、推荐、沟通与面试安排等，全流程的接触招聘工作； 3、负责招聘数据的更新、汇总与统计； 任职要求 1、每周至少保证4天的实习时间，实习三个月以上； 2、具有较好积极主动性和责任心； 3、本科以上学历，理工专业优先； 简历发送邮箱：qiweiqian@4paradigm.com

第四范式以AI决策助力各行业发展，在自动机器学习（AutoML）、迁移学习、自动强化学习及环境学习方面居于领导者地位。 被提名"国家科学技术进步奖"，获得"吴文俊人工智能科学技术奖"一等奖； 2020年获得KDDCUP强化学习世界冠军，并将强化学习率先商用，2021年刷新最强榜单OGB世界纪录。 科学技术部工作内容：1.学术论文，公司每年在ICML/Neurips/KDD/WWW/CVPR等顶级学术会议上发布论文，个人可以自由选择研究方向；2.商业化落地多业务场景（金融、供应链、新零售等）；细分领域强化学习、自动化机器学习、视觉...

第四范式以AI决策助力各行业发展，在自动机器学习（AutoML）、迁移学习、自动强化学习及环境学习方面居于领导者地位。 被提名“国家科学技术进步奖”，获得“吴文俊人工智能科学技术奖”一等奖； 2020年获得KDDCUP强化学习世界冠军，并将强化学习率先商用，2021年刷新最强榜单OGB世界纪录。 科学技术部工作内容：1.学术论文，公司每年在ICML/Neurips/KDD/WWW/CVPR等顶级学术会议上发布论文，个人可以自由选择研究方向；2.商业化落地多业务场景（金融、供应链、新零售等）；细分领域强化学习、自动化机器学习、视觉方向、NLP、语音识别、推荐算法等领域，应用于金融、供应链、新...