云智慧智能研究院实习生招聘信息~只等优秀的你！

实习生招聘

重大消息！

云智慧智能研究院招收实习生啦！

算法实习生们快看过来！

如果有你心仪的岗位，快来投递简历吧！

如果对招聘岗位有任何疑问

可以通过添加微信询问哟~

云智慧智能研究院简介

云智慧智能研究院，承担着云智慧核心智能算法的研发和工程化落地工作，团队负责人来自微软亚洲研究院，成员95%以上拥有985院校硕士、博士学历。目前团队的研究领域包括时序数据异常检测、预测与挖掘，日志模式识别与挖掘，智能告警压缩与去噪，根因分析，时序数据存储等；团队自主研发了首款智能运维领域算法SDK-Hours，其作为核心模块有效支撑了云智慧智能运维产品；团队积极与清华大学、中科院软件所等国内外知名高校/研究机构展开产学研合作，作为重要合作方参与清华大学IoTDB（Apache 顶级开源项目）的研发和落地；团队致力于使用先进的人工智能算法解决运维领域的问题，并将算法可用、能用、好用作为衡量算法产出的标准。

实习生招聘信息

【岗位特色】

1.云智慧为你提供类实验室型的学术研究环境，团队95%以上拥有985硕士博士学历，与高水平研究者一同工作。

2.云智慧可以为你的研究工作提供海量真实数据，方便展开基于数据的研究工作。

3.在NLP、分布式系统、时序数据等多个领域找到交叉应用场景，提升研究广度。

4.云智慧可以提供海量真实运维场景和问题，以便展开基于真实业务场景的算法研究工作。

5.云智慧为你提供专家级合作者，快速提升对领域和场景的理解力。

6.你的研究工作，最终会与工程师一起落地到真实产品中去，产生价值。

算法实习生

【在这里，你的工作内容】

1.与团队一起研究追踪智能运维领域（AIOps）热点问题和行业最新科研进展。

2.研究开发和优化AIOps算法，包括但不限于时序数据相关算法：时序数据预测、异常检测、聚类；基于日志的异常检测与分析相关算法：包括自然语言处理技术在运维领域的创新应用，如日志模式智能解析、日志异常检测、告警摘要生成、告警智能定级等；根因定位相关算法：包括基于形式化逻辑的因果溯源推理、微服务故障分析等领域内实际问题；参与算法的工程落地和商业应用，并根据实际业务场景分析优化算法模型，提升算法适用性。

【我们希望你】

1.计算机、数学等理工科相关专业，硕士以上学历，在读博士优先。

2.有Top级论文发表经历或有ACM等算法竞赛获奖经历者优先。

3.熟练掌握经典算法原理，在算法设计、统计、最优化理论、机器学习、深度学习、自然语言处理等一个或多个领域有深入研究。

4.良好的理解业务和解决问题能力和英文阅读写作能力。

5.有较好的学习、沟通能力，富有极客精神。

算法实习生-AIOps系统稳定性方向

【在这里，你的工作内容】

1.与团队一起研究追踪智能运维领域热点问题和行业最新科研进展。

2.开发和优化AIOps算法，解决根因定位、IT系统控制等领域内实际问题。

3.参与算法的工程落地和商业应用，并根据实际业务场景分析优化算法模型，提升算法适用性。

4.快速学习和利用最新算法解决客户实际问题，提升产品效果。

【我们希望你】

1. 计算机、数学等相关专业，硕士以上学历（接受少量优秀本科生）。

2. 熟练掌握经典算法原理，在控制理论、强化学习、形式化方法（模型检测、定理证明、软件验证等）、算法设计、统计、最优化理论、机器学习等一个或多个领域有较强的理论背景或有深入的研究。

3. 良好的理解业务和解决问题能力。

4. 有大规模数据处理经验，可以独立开发落地算法模块的优先。

5. 有较好的学习、沟通能力，富有极客精神。

算法实习生-深度学习方向

【在这里，你的工作内容】

1.深入研究智能运维领域的异常检测、数据挖掘、故障定位等问题，利用机器学习、NLP、深度学习等相关技术，对海量日志、指标、调用链数据进行分析处理。相关研究主题有：大规模文本分类、命名实体识别、智能对话、日志异常检测、运维多模态学习等。

2.研究目标包括不限于：follow领域内的最新研究成果，发现问题，定义问题，解决问题，以研究为导向；持续关注领域内用户的现实需求，开发实施先进的算法，帮助运维人员解决现实的痛点。

3.研究计划为：从海量的文本数据中、结合图网络数据、时间序列数据对故障检测故障定位，定义运维领域的无监督学习与监督学习任务，具有海量的真实业务场景数据。

4.团队具有良好的实验室氛围，人员都来自国内外顶级名校的博士硕士，开放，平等，自由，专业类型丰富，期待您的加入！

【我们希望你】

1.至少熟练掌握数理统计、信息论、模式识别、机器学习、NLP之一等领域基础理论知识。

2.具有一定的算法开发经验，熟悉常见的数据结构和算法基础。

3.有顶会发表经验的优先。

4.沟通能力良好，学习能力强，喜欢钻研。

简历投递方式

通过微信：17873591280

通过邮箱：mia.qiao@cloudwise.com

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