返回信息流## 团队介绍
数据是数字时代最重要的生产要素，当前互联网巨头的崛起很大程度上依赖于这些巨头汇聚了大量的用户信息。但传统的基于单个机构内部的数据分析和机器学习技术，已经不能很好的解决日益发展的业务需求。跨越机构间的壁垒，形成更广泛的数据协同，已经变得越来越迫切，在这种新的模式下，必然会催生出新的商业模式和行业巨头。
但是要想形成更广泛的数据协同，就必须要解决跨机构数据协同过程中的隐私泄露和数据价值滥用的问题。这也是最近火热的隐私计算方向期待解决的问题，国内外的大公司都开始在这个方向上进行大量的投入，其重要性不言而喻。
蚂蚁隐私计算-共享智能团队由国内外顶尖高校同学组成（团队Leader的Google Citation超过10000+），在隐私计算方向已经有多年的探索和积累，目标是打造未来的数据协同网络，涉及的学科知识包括：机器学习算法和框架，分布式系统，云原生，多方安全计算，可信计算等等。团队技术氛围浓厚，工作内容挑战性大，团队成员相处简单，期待优秀的你加入
## 校招
### 研发类：
职位描述：
o C++研发工程师：打造世界领先的蚂蚁密态计算引擎，提供安全的数据分析和机器学习能力，解决密态引擎在计算过程中的安全性，计算精度，计算性能，易用性等问题
o Go研发工程师：打造数据协同的隐私计算网络，解决跨机构分布式计算场景下的资源管理，任务调度，网络通讯等问题，让隐私计算网络成为未来跨机构数据协同的基础设施
职位要求：
o 扎实的计算机基础知识
o 良好的代码能力（语言不限）
o 浓厚的技术热情
### 算法类：
职位描述：
隐私保护机器学习算法研发：研究在不同场景下，多方数据联合建模的机器学习算法方案、安全性优化与性能优化；
隐私保护机器学习算法框架开发：研发多方联合建模场景下的通用机器学习框架
职位要求：
1. 具备python、C++、Java等开发经验
2. 熟练主流机器学习算法/深度学习相关算法及原理
3. 有基于Tensorflow/Caffe/Pytorch等机器学习平台的系统开发经验
4. 对隐私保护机器学习、联邦学习等方向有相关经验者优先
### 安全类：
职位描述：
信息安全研发工程师：研发连接社会数据孤岛的隐私计算的核心算法及技术，并解决隐私保护、高性能、可拓展、通用化等问题；通过行业深度洞察以及前瞻性思考，用前沿技术探索、预研新场景，引导行业标准制定以及打造全球领先的行业品牌心智。
职位要求：
o 熟悉密码学，安全多方计算、同态加密、差分隐私、零知识证明、可信计算等至少其中一项安全技术；
o 有出色的学习能力、深度思考能力以及好奇心
o 有较强工程开发能力者优先
简历请发邮箱 qj231212#antfin.com (# --> @)
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / by-rat-sh / #8405同步于 2021/3/17
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[校招实习] 蚂蚁隐私计算-共享智能团队 base上海
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