锦鲤求职岗位描述
岗位描述：
我们正在寻找富有创新精神和研究热情的数学/物理博士加入我们的团队，共同打造下一代高效、可持续学习的人工智能系统。您将专注于提升人工智能算法的训练效率、推理速度以及持续学习能力，并有机会参与到人工智能领域最具挑战性的问题中，包括但不限于：
1、高效训练: 研究新的优化算法和训练策略，以大幅降低人工智能模型的训练成本和时间，探索分布式训练、模型压缩等技术；
2、高效推理: 探索新的推理算法和硬件加速方案，以提升人工智能模型的推理速度和实时性，满足边缘计算等应用场景的需求；
3、持续学习: 研究如何在动态变化的环境中实现人工智能模型的持续学习和知识积累，解决灾难性遗忘等问题，提升模型的鲁棒性和适应性；
4、基于物理的AI: 探索如何将物理规律和数学模型融入到人工智能系统中，提升其在复杂系统建模、预测和控制方面的能力；
5、AI的理论基础: 研究人工智能算法的数学和物理基础，探索新的算法设计思路，并进行理论分析和验证；
岗位要求：
1、数学、物理或相关专业博士学位；
2、扎实的数学/物理基础，熟悉相关理论和方法；
3、熟悉人工智能、机器学习、强化学习等相关概念和算法；
4、具备良好的编程能力，熟悉Python等常用编程语言；
5、对人工智能的未来发展方向有深刻的理解和思考，尤其是在高效、可持续方向上的理解；
6、具备良好的沟通能力和团队合作精神；
加分项：
1、熟悉强化学习相关框架（如TensorFlow、PyTorch等），并有相关优化经验；
2、具备在数学、物理建模和仿真方面的经验；
3、有参与开源项目的经验。