工程师们，这个智能金融头部创业团队推荐给你

原创鲍捷文因互联

致求职者：
求职是一个双向选择的过程，希望你认可我们看好的前景和技术路径，更希望你加入我们一起创造未来。以下从行业前景、公司介绍以及公司文化三个方面介绍，期待先被你选中。
文末有我们招聘的岗位JD，但条件仅供参考，感兴趣请把简历发给我吧， ceo@memect.co （注意是.co不是.com）。
文因互联 CEO 鲍捷

AI 发展增量主要来自于认知智能

2017年7月20日，国务院印发《新一代人工智能发展规划的通知》三步走战略目标测算，中国人工智能市场2020年超千亿，2025年超万亿。
各行业走向智能化的发展道路，在某种意义上也是人类社会发展的必然趋势，在AI的赋能下，传统行业面临着巨大机遇，其所关心的一系列核心问题，比如增加收入、降低成本、提高效率和安全保障等，都将显著受益于智能化技术。
智能化技术包含了两个核心点：机器感知智能和机器认知智能。
感知智能是让机器具备感知世界的能力，在深度学习的推动下，机器感知能力显著提升，比如图像识别，语音识别等。从2012年开始，以感知智能，尤其是计算机视觉、语音识别等技术为核心发展的一系列公司如商汤、旷视等，已经完成了从零到独角兽的跨越。
认知智能是让机器具备认知智能是指让机器能够像人一样思考，这种思考能力具体体现在机器能够理解数据、理解语言进而理解现实世界的能力，比如解释数据、解释过程，解释现象，推理、规划等等一系列人类所独有的认知能力上。相较于感知能力，认知能力的实现难度更大，目前正处于起步阶段，是未来人工智能产业主要增长点之一。要想实现机器认知智能，其中最关键技术之是知识图谱和自然语言处理技术。

我们的技术路线，是用人工智能尤其是知识图谱和自然语言处理手段帮助人提高信息处理速度。视觉效果的增强，辅助联想，自动摘要和对象提取，存档和自动通知，这些黑科技的核心目标都是帮助人突破进化中与生俱啦的认知限制，让人拥有更强大的记忆、判断、创造、表达能力。
知识图谱以及自然语言处理技术能力是我们的核心竞争优势，认知智能是我们认可的前景。
以金融行业知识图谱破局认知智能
文因互联专注于将以知识图谱、自然语言处理等为核心的认知智能技术运用于金融领域。我们用人工智能技术解决交易所、银行、券商等面临的投资研究、自动化监管、投资顾问等问题。经过三轮融资，财务健康，目前市场拓展顺利，也建立了良好的行业口碑。
当前的金融界，正面临“手工业”升级“大工业”的拐点，智能金融的本质就是这次升级的助推器。此次升级显示出两大趋势：前台业务开放化和中台业务AI化，升级过程中需要克服的最大技术难点在于数据结构化，解决数据结构化要用到的技术是自然语言处理和知识图谱，文因互联正是其中的佼佼者。
智能金融真正最有价值的事情，在于把机构串起来，构造一个机构之间的金融数据高速公路，这才是一个能创造出万亿产值的方向。现在中国金融的脉搏跳动可能还是以天、以周，有时候甚至是以月为单位来计，十年之后中国金融的脉搏应该是以秒为单位来计算的。到那时候，上百万家金融机构和企业之间的数据交换、数据的互通、文档的互通，都可以达到几乎实时的状态，这是我们努力的目标。这是文因互联长期的努力方向。
成立三年以来，文因互联也初步实现了自己的初心，服务了上海证券交易所、中债资信评估有限责任公司、全国中小企业股份转让系统；平安银行、招商银行、恒丰银行、南京银行、江南农商行，打磨出了成熟的监管科技解决方案和智慧银行解决方案。
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职位总结，而非角色招聘

文因互联的文化，一言以蔽之，就是“文因的互联”，也就是在每个人的知识的开放和互联中，保证组织的可演进性。
我们常说，最好的事物都是总结出来的，不是计划出来的。我们要做的事情（金融的智能化），是一件很难的事情，是没有任何成功的先例可以抄的，所以只有通过反复的、科学的实验，千锤百炼之下，或有可能找到一个合理的执行路径。倘若没有这种快速演进的能力，是无法走向那个彼岸的。
因此，在团队内部，一个具体的角色，平均3~6个月就会经历一次演进的跃迁。也许这不是一个普适的组织方式吧，但具体到这件事、这群人，可演进性确是第一重要的。
例如在工程方面，存在三种可扩展性问题，分别是人的可扩展性，过程的可扩展性和架构的可扩展性。这三种可扩展性，分别对应一种角色。团队内部有工程师来负责架构的可扩展性，这个事情，很难用系统工程师、运维工程师、系统架构师这种头衔来定义，因为现在公司每一个人其实都在做很多不同的事情，可以说都在产生全局的影响。架构的可扩展性本身也必然是在具体的执行中总结出来的，而不是先做一堆规划。所有的事情都在演化，人、过程和架构都在演化。
这种演化的成功。首先要靠个人，是否有意愿；其次靠氛围，如果你所处的环境和身边的人都在不断演化并习以为常，那么你也一定可以。始终保持开放，保持好奇，保持探索，然后持续演进。
我个人有二十年人工智能从业经历，AI 的各个流派都有涉及，我的创始合伙人 CTO 张强也有15年的工程开发经验，大大小小该踩过的坑都踩过了，或许也能给你一些建议。

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我们寻找热爱工程的工程师

AI 应用落地，核心是工程问题，不是算法问题，更不是“哲学”问题。一定要特别特别“土”，踏踏实实从朴素的运维、数据库、数据清洗做起，从实际的工程中逐步演化。只有扎扎实实从工程出发，才能实事求是地发展出低成本的、有生命力的 AI 系统。
这是我们一直坚持的技术理念。我们不看重你能够掌握多么先进的算法，独立完成多么高深的模型，更看重你能够踏踏实实用技术解决实际问题的能力，很酷的工程师都是发自内心热爱工程的工程师。

我们目前大量开放两个职位的招聘，感兴趣请把简历发给我吧 ceo@memect.co （注意是.co不是.com）
我们在北京、上海、深圳以及合肥均开放招募。

接下来是近期在招的岗位：

Vue/React前端工程师JD

【岗位职责】

独立完成下发任务；
根据客户要求优化体验，提高产品友好交互性；
与后台团队一起研讨技术实现方案，进行应用及系统整合。

【岗位要求】

精通Web前端基础，HTML5、CSS、Javascript；
对前端的工程化、组件化、模块化有自己的理解；
深刻理解W3C标准及可用性，能准确进行代码构建，实现产品所需交互效果，并封装通用JS组件；
能够快速准确定位和解决web前端（JS,CSS）出现的bug，遇到问题不被卡住，有需求有困惑做到主动沟通
效率高，代码规范，有很好的复用性；
Vue/React技术栈，了解其基本原理

【具有以下技能优先考虑】

拥有好奇心，不局限于前端，技术面广
热爱输出分享，有持续的做笔记/维护账号/个人网站的习惯

Java后端工程师JD

【岗位职责】

参与需求规格说明书编写，进行模块设计；
能够按照设计文档，遵循代码编写规范、编码安全规范，独立完成代码编写；
能够对负责的模块独立地进行自测试及联调测试，并能搭建联调环境；
能够快速、准确定位产品缺陷，并妥善解决，对缺陷进行原因分析。
合作开发、积极向上的工作态度。

【岗位要求】

具有1年以上B/S体系结构或者微服务架构软件产品开发的工作经验；具有很好的代码编写规范；
具有很强的学习能力、理解能力和问题分析能力；
对JAVA技术及整个解决方案有良好的理解及应用，并且熟悉WebService架构和设计模式；
熟悉关系型数据库如Oracle、Sql Server、MySQL等的开发；
具有良好的团队意识和协作精神，具有很强的责任感，良好的沟通能力；
热爱金融行业，喜欢有挑战性工作。

Python开发工程师JD

【岗位职责】

智能金融相关项目和产品研发
参与需求收集、系统设计、代码评审等流程
完成软件模块开发、测试以及部署等工作

【岗位要求】

1年工作经验，全日制统招大学本科或以上学历，计算机或相关专业毕业，对IT新技术及解决方案有浓厚的兴趣和快速学习/应用转化能力。
熟悉Python语言，常用算法(深度优先，广度优先，递归)和数据结构(链表，数组，哈希表)
软件系统开发，撰写测试案例，部署经历
熟悉Linux开发环境以及shell命令
熟悉Git和代码管理，遵循良好的代码风格
良好的沟通能力，责任心以及团队协作意识
加分项：文本处理或数据分析经历
加分项：有技术博客或者开源项目

Java大数据开发工程师JD

【岗位职责】

精通大数据前沿技术和产品；
负责基于海量数据采集、存储、治理及服务方案的技术选型；
工作范围涉及但不限于：高并发分布式系统，智能指标建模，数据资产管理，商业化等领域。

【岗位要求】

统招本科及以上学历，2年以上大数据开发经验；
精通一种或多种大数据相关组件技术，包括但不限于Hadoop、Spark、Flink、Hive、HBase、OLAP、调度系统、权限系统、元数据管理系统、搜索引擎技术等，理解其内部原理和适用场景，了解核心源码及调优方法；
熟悉分布式系统的设计和应用，熟悉数据库、缓存、消息队列、RPC等内部机制；
有实际的大数据工程平台建设实践经验，在ETL开发和大数据集成、数据开发、数据分析等领域有实战经验；
熟练运用至少一门编程语言，包括但不限于Java、Scala、Python、Shell等；
有强烈的owner意识，能适应一定工作压力、并有较强沟通能力和理解能力；
有大数据中台建设经验、数据治理经验。

来源：oschina

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