专访：一位京东AI工程师的理想与坚持

2017 年 9 月 13 日 京东大数据

即将在国家会议中心举办的京东技术开放日——人工智能平台的系统架构与数据处理活动，报名已经进入倒计时。

小编特别邀请到本次技术开放日的专家讲师鲁楠，来讲讲他在人工智能领域的所思所想。

京东AI高级工程师鲁楠有一个大理想和一个小目标，大理想因为一个人，小目标有关于一个平台。

AI领域有一位不得不说的人物——陈天奇，从事大规模机器学习领域，他曾获得 KDD CUP 第一名，并开发了 SVDFeature，XGBoost，cxxnet等知名机器学习工具，致力于推进技术理念的开放与分享。鲁楠受陈天奇的启发，他希望今后研发的技术能发挥作用的同时将技术能力分享输出，促进行业共同进步。

体现在小目标上就是登月机器学习平台能够继续提高业务方的用户体验，解放企业员工编码劳力，降低用户学习成本和使用门槛；并为用户推荐特定的算法组件，使登月走向智能服务化，供所有机器学习爱好者和行业资深人士爽快的使用。

和常人一样，鲁楠为理想和目标做出了很多努力与坚持。他的第一份工作是航空遥感影像数据解译方向，但是这一领域当时在大数据处理上尚有难点，单机模式下全球影像数据处理时间周期非常长。为了解底层数据处理为什么这么慢的原因，他来到了京东。

加入公司后主要参与大数据性能相关的项目，比如hadoop稳定与性能提升，hadoop运维诊断，集群任务运行效率提升，后来参与数据挖掘平台和算法平台构建的相关工作。

鲁楠认为，这其中最困难的过程是面对新领域时心态的调整。公司和组内有高要求，从数据应用到数据处理的底层技术，需要一个良好的心态来应对这种突然的转变，压力山大。鲁楠利用休息时间读了大量相关技术性论文和书籍，增补知识短板。

同时向有经验的同事求教，大家聚在一起交换彼此的想法，共同讨论出一个具体的方案，这些经验为他后来一步步参与搭建登月平台打下了坚实的基础。

在人工智能火热的今天，一些技术人想要向人工智能转型，对此鲁楠给出了他的建议：首先要打好数学基础，人工智能归根结底是数学与技术的结合，大部分工程师具备编程能力，但数学基础薄弱。

其次就是多花时间看论文，对于不能参与项目实践的人来说，看论文是最好的学习方法，先建立理论基础再去实践检验，但是最好最有效的成长方式还是参加项目实践。

鲁楠已经迈出了他为理想努力的一小步，他会在京东技术开放日上进行“京东人工智能平台的核心系统架构解密”的技术交流，将积累的的人工智能第一线的经验对外输出共同进步。

9月16日，北京，国家会议中心，举办第20期京东技术开放日，主题：京东人工智能平台的系统架构与数据处理

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京东技术开放日

时间：2017年9月16日星期六