平安 | 图神经网络/强化学习招聘

2021 年 9 月 23 日 图与推荐

深度学习平台团队(HC多,实习提供转正机会)

地点:亮马桥地铁站-平安国际金融中心

【职位描述】

以下至少一项:

  • 负责深度强化学习、 图网络等领域的前沿算法、创新研究与探索
  • 使用语言理解、对话管理、强化学习等技术进行多轮对话的算法研发
  • 使用知识图谱融入预训练语言模型,并在智能客服场景落地应用
  • 使用文本分类、检索匹配、深度学习等技术进行FAQ问答的算法研发

【任职要求】

1、了解行业内强化学习技术应用、智能客服等,并对技术保持热情,能够持续投入钻研;

2、计算机/自动化等相关专业本科及以上学历,硕士优先;

3、熟悉强化学习/对话的相关技术,熟悉机器学习/深度学习等算法,熟练使用PyTorch等深度学习工具;

5、在智能客服,智能问答,多轮对话,知识图谱等领域有开发或实习经验者优先;

6、良好的逻辑思维能力,可以快速定位并解决问题,具有良好的代码编写习惯。

【联系方式】wangjun916@pingan.com.cn


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强化学习(RL)是机器学习的一个领域,与软件代理应如何在环境中采取行动以最大化累积奖励的概念有关。除了监督学习和非监督学习外,强化学习是三种基本的机器学习范式之一。 强化学习与监督学习的不同之处在于,不需要呈现带标签的输入/输出对,也不需要显式纠正次优动作。相反,重点是在探索(未知领域)和利用(当前知识)之间找到平衡。 该环境通常以马尔可夫决策过程(MDP)的形式陈述,因为针对这种情况的许多强化学习算法都使用动态编程技术。经典动态规划方法和强化学习算法之间的主要区别在于,后者不假设MDP的确切数学模型,并且针对无法采用精确方法的大型MDP。

知识荟萃

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