又是一年一度校园春招季。在生成式 AI 一路狂飙的时代浪潮下，人工智能、计算机领域的顶尖毕业生，成为各大厂热烈竞逐的对象。

　　华为 “天才少年计划”、蚂蚁集团 “蚂蚁星”、腾讯 “技术大咖”、阿里巴巴 “阿里星”、百度 “AIDU 计划”、美团 “北斗计划”，均是为了网罗前沿科技顶尖人才而设。

　　这些企业招揽的 “顶尖人才” 可谓百里挑一：他们基本都是海内外名校的应届博士生，获得过顶尖科研成果，在国际会议和期刊发表过论文，在国际大学生程序设计竞赛（ICPC）等重要国际竞赛中拿过奖。

　　为签下这些超级毕业生，各家大厂使尽浑身解数 “抢人”。年度薪资包 100 万是普遍的 “起步价”，华为为 “天才少年” 提供的年薪最高达 200 万。腾讯、阿里则表示，“技术大咖” 和 “阿里星” 的待遇 “上不封顶”。蚂蚁集团为了 “锁人”，还为确认接 offer 的 “蚂蚁星” 一次性提供几万到几十万元不等的 “签约费”。

　　小编昨天和几位学霸聊了聊，因为杭州生活成本低，还宜居，今年新推出的 “蚂蚁星” 计划被大家重点关注！

　　从过去几年的入职情况来看，“蚂蚁星” 们主要集中在蚂蚁技术研究院、蚂蚁集团 AI 创新研发部门 NextEvo，从事 AI 领域前沿技术研发。

　　随着蚂蚁集团提出 AI First 的战略目标，持续加大对 AI 的投入，2024 年春招推出的 “蚂蚁星” 岗位也主要聚焦于 AI 算法、AI 工程以及数据处理等生成式 AI 关键领域。

　　蚂蚁的 HR 还说了，“蚂蚁星” 的薪酬待遇上不封顶，招募人数也上不封顶，“期待更多顶尖技术新生力量的加入，助力蚂蚁自研 AI 获得持续性的突破”。

　　以下是 2024 年招募 “蚂蚁星” 的岗位需求，供即将毕业的各位学霸、学神参考。有想投简历的，请发邮件至蚂蚁星招募咨询及投简历专邮： 。

　　最后想说的是，作为 99% 的非学神毕业生们不要焦虑。AI 是一个系统性工程，除了算法，还有数据、工程、产品、商用化落地等，每一环都有不可取代的价值和巨大的机会，大家可以结合自身专业、长处，找到自己在这波 AI 大浪潮中的用武之地。也祝愿各位应届毕业生都能在今年找到自己理想的工作！

　　有自然语言 / 多模态大模型、深度序列模型、深度生成模型、图神经网络、知识图谱、数据挖掘、云计算系统、机器学习平台等相关技术或者落地经验者优先；

　　算法研究背景在诸如 ICML/ICLR/NIPS、ACL/EMNLP/KDD、CVPR/ICCV/ECCV 等会议有相关论文发表者优先；

　　应用系统研究背景在诸如 、ICSE/ASE、ATC/OSDI/ASPLOS、MLSys 等会议有相关论文发表者优先；

　　在顶会组织或者行业组织且有广泛影响的比赛 KDDCup、Kuggle 并取得前三好成绩者优先；

　　较强的表达和沟通能力，工作认真、严谨、敬业。有很强的分析问题和解决问题的能力，有强烈的责任心和自驱力。

　　熟悉至少 1 种密码学 / 隐私保护（包括但不限于全同态 FHE / 安全多方计算 MPC / 差分隐私 DP 等等）领域的技术，了解当前国内外业界在该领域的最新进展；

　　熟练掌握至少一种编程语言，具备快速复现四大顶会上该领域相关论文的能力，有相应开源库贡献最佳；在计算、通信等性能优化方面有独到的见解；

　　熟练掌握该领域相关技术的数学论证方法（如基于格的数学规约；或 MPC、DP 中的安全性证明），具备独立在无人区进行科研的能力，在 CCF-B 以上级别的国际会议上发表过论文。

　　在编程语言、体系结构、软件工程、系统软件等相关领域有高质量论文（CCF A 类学术会议或者期刊的论文）；

　　在编译技术领域具有显著成果，具有很强的研究和创新能力，跟踪领域内前沿的研究成果并能够将研究成果验证落地；

　　深入理解至少一种编译器架构，例如：GCC/LLVM 等， 有 runtime 及虚拟机开发经验，例如：JIT/JVM 等，熟悉 CPU 指令集，例如：RISC-V/x86/ARM 等；

　　较强的表达和沟通能力，工作认真、严谨、敬业。有很强的分析问题和解决问题的能力，有强烈的责任心。

　　对目前主流的深度学习平台：tensorflow、pytorch、mxnet 等，至少对其中一个有上手经验；

　　熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法，能熟练运用聚类、分类、回归、排序等模型解决有挑战性的问题，有大数据处理的实战经验；

　　在 CVPR，ICCV，NeurIPS、ICML、ICLR、KDD 等国际顶会发表过论文优先。

　　对图像与视频分类、目标检测、实例分割、图像增强、图像表征学习、图像生成、OCR、视频关键帧检测、目标跟踪、视频摘要等深度学习任务有了解；

　　良好的科研能力，有成果发表在 ICCV、CVPR、NeurIPS、ICML、TPAMI 等国际会议、期刊，担当一作 / 并列 / 二作；

　　计算机相关专业获得硕士学位， 博士优先， 在 NLP、人机对话交互、强化学习等领域有研究经验，有高质量的大模型相关研究 AI 顶会论文发表，研究方向延续深入，有相关工程落地经验者优先；

　　对 NLP 主流大模型如 chatGPT/LLaMA/GLM 等的原理和差异有深入的理解。有百亿 / 千亿 NLP 大模型训练调优经验优先，熟悉大模型训练与加速框架诸如 Deepspeed/Megatron-LM/vLLM 等优先，有能力使用 Lora/QLora 等方案进行大模型参数高效微调；

　　有良好的代码开发能力，精通 Python 或 java 等语言，熟练掌握主流深度学习框架 pytorch/tensorflow；

　　具有很好的表达能力，很好的抗压能力和团队合作能力。热衷于技术创新，善于突破既有框架做出改变，善于运用有限资源针对具体问题拿到结果。对于把大数据人工智能技术能够应用到实际业务场景产生商业价值具有强烈的热情。

　　在推荐算法相关问题，包括序列建模、冷启动推荐、多任务学习等问题中有创新研究，在 KDD、SIGIR、The Web Conf、ICML、NeurIPS、CIKM、TKDE 等顶会顶刊有 2 篇以上一作 / 共同一作 / 学生一作论文发表；获得最佳论文 / Demo 奖项（包括提名）优先；

　　有工业界大规模推荐算法实战经验和业务效果、主导获得知名比赛 Top 3 名次、主导 / 核心贡献 GitHub 高影响力开源项目优先。