团队介绍
深度学习技术的进步正在推动人工智能领域的快速发展，将多个学科领域如计算机视觉、自然语言处理、图与网络数据理解、系统工程以及优化理论等紧密结合。同时，众多深度学习开源项目，不仅加速了学术研究的进程，也推动了技术的商业化和社会化应用。
亚马逊上海人工智能研究院是深度学习研究的领军团队之一。我们的研究包括但不限于以下方向：深度学习基础理论、自然语言处理、计算机视觉、图机器学习、高性能计算、智能推荐系统、反欺诈与风控、知识图谱构建以及智能决策系统等。研究院积极推进深度学习的开源生态建设，其主攻的深度图网络DGL（Deep Graph Library）开源库是该领域的领跑平台。我们致力于通过跨领域的研究和合作，推进人工智能技术的边界，并通过开源项目的贡献，促进全球研究社区的共同进步。
我们诚邀对深度学习和人工智能充满热情的实习生加入我们的团队。我们希望通过你的智慧和努力，共同探索深度学习在各研究方向和应用领域的新算法和模型，进一步扩大我们研究的深度和广度。在实习期间，你将有机会在资深mentor的指导下深入研究深度学习的子领域或具体应用场景，掌握该领域的发展趋势和关键技术，实现创新模型，并有可能通过开源贡献或学术发表，向全球科研和工业界展示你的成果。
除了每天能与亚马逊上海人工智能研究院的同事们交流外，实习生还将有机会和亚马逊其他部门的同事、上海一流高校的顶级教授、和来自世界各地的一流专家合作，如Alon Halevy, Christos Faloutsos、Stefano Soatto、Pietro Perona、George Karypis、Thomas Brox、 David Wipf、付彦伟、张伟楠、张牧涵、邱锡鹏、张岳、张峥等。
我们全年开放实习职位具体方向如下，请将简历发至cn-ai-intern@amazon.com，并注明想要投递的实习方向。
亚马逊致力于打造多元化和包容性的工作场所。亚马逊是一家机会均等的雇主，不因种族、国籍、性别、性别身份、性取向、残疾、年龄或其他受法律保护的身份而歧视。如有残疾人士需要口译员或任何现场支持，请通知我们的团队。
应用科学家实习生：多模态检索与生成方向
https://www.amazon.jobs/en/jobs/2336408/shanghai-ai-lab
- 计算机、数学、统计学以及相关专业在校研究生或博士生。
- 熟练使用Python，熟悉近期的流行深度学习框架。
- 可以保证至少 4 个月的实习，每周至少工作 4天。
应用科学家实习生：开源软件开发方向
https://www.amazon.jobs/zh/jobs/2336409/
开发并维护广受欢迎的开源机器学习系统Deep Graph Library (DGL)。
- 计算机基础知识（数据结构，常用算法）扎实，熟练使用Python或C++。
- 可以保证至少 4 个月的实习，每周至少工作 4天。
- 有深度学习框架（MXNet，Pytorch, Tensorflow）经验者优先。
应用科学家实习生：网络与关系型数据机器学习方向
https://www.amazon.jobs/en/jobs/2336410/shanghai-ai-lab
-
计算机、数学、统计学以及相关专业在校研究生或博士生。
- 熟练使用Python，熟悉至少一种常见深度学习框架（PyTorch，Tensorflow，JAX等）。
- 可以保证至少 4 个月的实习，每周至少工作 4天。
- 对关系型数据建模（比如Gradient Boosting Tree，图神经网络，网络嵌入等）有经验者优先。
应用科学家实习生：数据分析智能体方向
https://www.amazon.jobs/en/jobs/2336411/
- 计算机、数学、统计学以及相关专业在校研究生或博士生。
- 熟练使用Python，熟悉至少一种常见深度学习框架（PyTorch，Tensorflow，JAX等）。
- 可以保证至少 4 个月的实习，每周至少工作 4天。
关注我们
为向大家提供更优质的服务，CVHub 即日起正式组建官方招聘求职交流群。无论你是需要发布就业岗位的招聘人员，或是寻求合适机会的求职人员，现热烈欢迎大家融入我们的大家庭。请添加小助手微信cv_huber，备注“招聘”or“求职”进入交流群，届时群内也会不定时发布招聘信息，敬请关注！
