微众银行自2015年起,即在区块链领域开展技术攻关和应用实践,自主研发了一整套覆盖底层、中间件、应用组件的联盟链全栈技术体系并全面开源,实现全方位国产化。全栈技术体系支撑了生态圈内企业数百个应用项目的研发,已有超过120个应用投入使用。

 

基于多年积累,微众银行在数据隐私保护方面也形成丰富成果,先后推出场景式隐私保护解决方案WeDPR和多方大数据隐私计算平台WeDPR-PPC,进一步推动隐私计算技术和产业的发展,促进隐私数据有序流通,实现跨域价值融合创新。

 

隐私计算,崭新未来,“职”等你来!

 

  岗位说明

工作地点:深圳市

职位类别:技术类

招聘人数:1人

 

  工作职责

1.负责隐私计算平台中的算法设计与研发,包括但不限于机器学习算法、联邦学习算法、安全多方计算算法、数理统计算法等关键技术研发;

2. 负责隐私计算相关核心技术的研究,参与关键课题的攻关,探索隐私计算领域最前沿的理论和技术。

  工作要求

1. 硕士及以上学历,计算机、信息管理系统等相关专业优先,博士优先;

2. 3年及以上机器学习算法、数理统计算法研发经验,具备扎实的机器学习、统计学、计算机算法、数据结构等理论知识;

3. 具备扎实的编程功底,至少熟练掌握一种编程语言,包括但不限于Python、Java、C++、Rust等,熟悉NumPy、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch、SciPy等机器学习算法库,能够编写线性回归、逻辑回归、神经网络、决策树、XGBoost、GBDT、AdaBoost、K-Means、PCA等模型训练和数理统计算法;

4. 具备较强的学习能力和沟通能力,具备良好的团队合作精神。

 


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