要說(shuō)人工智能領(lǐng)域的課程，斯坦福大學(xué)客座教授吳恩達(dá)的《機(jī)器學(xué)習(xí)》（Machine Learning）堪稱經(jīng)典。該課程最開始于2012年在Coursera上線，10年間已經(jīng)吸引了近500萬(wàn)人注冊(cè)。《機(jī)器學(xué)習(xí)》課程主要介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別的基礎(chǔ)知識(shí)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

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然而，近日Stanford Online 和 DeepLearning.AI 團(tuán)隊(duì)宣布了一項(xiàng)重要通知：《機(jī)器學(xué)習(xí)》課程將從 2022 年 6 月 14 日起關(guān)閉在 Coursera 上的新學(xué)員注冊(cè)。此外，對(duì)于正在上《機(jī)器學(xué)習(xí)》課程的學(xué)員來(lái)說(shuō)，該課程將不會(huì)再更新。這個(gè)消息在 reddit 上也引起了一些網(wǎng)友的熱議。有人甚至稱“這是一個(gè)時(shí)代的終結(jié)”。

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想要繼續(xù)學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的同學(xué)們，可關(guān)注他們即將上線的新課程，“Machine Learning Specialization”。

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除了學(xué)習(xí)理論，想要成為一名優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)研究員還需要具備哪些特質(zhì)呢？

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其一，培養(yǎng)選擇正確的研究問題的能力。閱讀大量的論文，并有批判性地對(duì)這些論文進(jìn)行評(píng)價(jià)；嘗試加入研究主題相似的研究小組，以此汲取他們的研究經(jīng)驗(yàn)，并培養(yǎng)良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力；在研究問題的選擇上，可以向前輩研究者或其他有經(jīng)驗(yàn)的研究者尋求建議；花點(diǎn)時(shí)間思考怎樣的研究才是有用的、能做出成果的。

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其二，研究由觀點(diǎn)驅(qū)動(dòng)還是目標(biāo)驅(qū)動(dòng)？觀點(diǎn)驅(qū)動(dòng)，遵照一些文獻(xiàn)的觀點(diǎn)來(lái)開展接下來(lái)的工作；目標(biāo)驅(qū)動(dòng)，目標(biāo)是發(fā)展一些你希望獲得的新的 AI 技能，與此同時(shí)解決一些能夠讓你離最終目標(biāo)更近一步的問題。

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其三，高瞻遠(yuǎn)矚，一步一步向目標(biāo)高峰攀登。當(dāng)你開始一個(gè)研究項(xiàng)目前，你不妨問下你自己：這個(gè)問題研究下去的前景有多大？將帶來(lái)10%的改進(jìn)還是10倍的改進(jìn)？不少研究者常遇到的一大瓶頸便是：正在開展的項(xiàng)目看上去有意義，然而結(jié)果卻只能在一些指標(biāo)上實(shí)現(xiàn)小小的提高。

其四，合理使用筆記本。一旦打算開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)新算法，就必須長(zhǎng)期將精力集中在一個(gè)問題。強(qiáng)烈建議研究人員有一本專用的筆記本，紙質(zhì)版的也好，電子版的也可，然后用來(lái)記錄每天的想法和實(shí)驗(yàn)。

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其五，有舍有得，切勿“戀戰(zhàn)”。在機(jī)器學(xué)習(xí)研究中，不可避免的會(huì)遇到極具挑戰(zhàn)性的問題，不拋棄，不放棄的精神往往讓你投入過多的時(shí)間。但是經(jīng)驗(yàn)表明有些問題不管你如何都努力，注定會(huì)走向失敗。聰明的做法是適可而止，為自己設(shè)定一個(gè)“限度”，超過限度就放棄吧。

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其六，多讀、多寫，教科書是最好的老師。機(jī)器學(xué)習(xí)研究者都應(yīng)該分配一部分時(shí)間來(lái)提高機(jī)器學(xué)習(xí)素養(yǎng)，如果僅僅是謀劃當(dāng)前的項(xiàng)目，不愿花精力提升，那么在了解了日常工作所需的基礎(chǔ)知識(shí)之后，研究者很可能會(huì)停滯不前。

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如果你還想在機(jī)器學(xué)習(xí)研究上得到實(shí)踐，那么非凸科技是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。非凸科技是國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的智能算法和交易系統(tǒng)服務(wù)公司，專注于智能算法交易領(lǐng)域的研究和開發(fā)。我們基于Rust生態(tài)體系，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等新興技術(shù)，構(gòu)建業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的算法交易系統(tǒng)，為券商、量化私募等眾多大型金融機(jī)構(gòu)提供優(yōu)質(zhì)的技術(shù)解決方案。

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在這里，日常工作很像搞科研，從數(shù)據(jù)處理到模型調(diào)優(yōu)，每一個(gè)坑都需要踩過來(lái)；在這里，每當(dāng)看到模型訓(xùn)練快速完成并跑出驚艷的效果，都會(huì)讓你價(jià)值感滿滿；在這里，你可以和更多優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)研究員們學(xué)習(xí)交流，碰撞出新的思維火花。如果對(duì)量化感興趣，對(duì)策略研究極其熱愛，那么歡迎加入非凸！

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一、招聘崗位：機(jī)器學(xué)習(xí)研究員

崗位描述：

1.參與設(shè)計(jì)開拓性的智能算法應(yīng)用于交易；

2.參與構(gòu)建科學(xué)、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)乃惴ㄔu(píng)測(cè)體系；

3.緊跟領(lǐng)域前沿，推動(dòng)基礎(chǔ)研究；

4.利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和人工智能等方法，對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行研究、分析和統(tǒng)計(jì)，并從中尋找相關(guān)的趨勢(shì)和規(guī)律。

崗位要求：

1.本科及以上學(xué)歷，金融、物理、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)等理科背景；

2.專業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)扎實(shí)，熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)），具備創(chuàng)新研究能力；

3.至少熟悉一種編程語(yǔ)言：Rust/C++/Python/Go/Java；

4.對(duì)人工智能及量化交易有濃厚的興趣，思考深入，自我驅(qū)動(dòng)，能快速學(xué)習(xí)新鮮事物。

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二、招聘崗位：量化策略研究員

崗位描述：

1.開發(fā)和設(shè)計(jì)中高頻選股因子，構(gòu)建選股模型；

2.在多因子底倉(cāng)上，開發(fā)設(shè)計(jì)股票T0策略；

3.其他以絕對(duì)收益為目標(biāo)的量化投資策略，如風(fēng)格輪動(dòng)策略、股指期貨策略、商品期貨策略、套利策略等。

崗位要求：

1.本科及以上學(xué)歷，金融、物理、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)等理科背景；

2.扎實(shí)的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)，熟悉統(tǒng)計(jì)建模、時(shí)間序列模型、機(jī)器學(xué)習(xí)算法的原理及其編程實(shí)現(xiàn)；

3.至少熟悉一種編程語(yǔ)言：Rust/C++/Python/Go/Java；

4.對(duì)策略研究充滿熱情，思考深入，自我驅(qū)動(dòng)，能快速學(xué)習(xí)新鮮事物。

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Base range:

實(shí)習(xí)期600-800元/天

轉(zhuǎn)正后30k-60k+年終獎(jiǎng)+員工福利

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工作地點(diǎn)：北京、上海、成都、新加坡

簡(jiǎn)歷發(fā)送至：recruit@ft.tech

微信溝通：354334592

公司網(wǎng)站：ft.tech

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郵件注明：姓名+崗位+社招/校招+來(lái)源

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