文|湯倩
戴文淵—第四範式—CEO
戴文淵，大學時帶領三人團隊奪得ACM世界冠軍和三個亞洲冠軍；曾是百度最年輕的高級科學家，三年從T8升到T10。現在，作為人工智能領域的代表，他和他創立的第四範式正在成為整個行業的標杆。
※機器學習領域的技術天才
2005年，在上海舉行的ACM中，戴文淵所在的上海交通大學代表中國隊參賽。作為歷史最悠久、規模最大、級別最高的的國際大學生程序設計競賽，ACM素來被冠以"程序設計的奧林匹克"之稱。在那年的比賽中，戴文淵和他的三人小組在五個小時內完成了十道題中的八道，以高出第二名整整一道題的成績獲得世界冠軍。
隨後，戴文淵在交大繼續碩士和博士連讀的學生生涯，並指導學弟學妹多次拿到ACM的亞洲冠軍。同時，他在人工智能的研究領域也是頗有建樹，學術論文多次被NIPS, ICML, AAAI, KDD等國際頂級學術會議收錄。
隨著互聯網的飛速發展和數據量的增加，戴文淵認為人工智能落地的時機正在慢慢來到，AI有可能從實驗室實現產業落地，於是他決定找些企業聊聊自己的想法。在機緣巧合之下，戴文淵接觸到了當時百度鳳巢的負責人，因為相同的理想和情懷，2009年5月，戴文淵決定正式加入百度鳳巢。入職時，他的title以是高級工程師，而在試用期過後，就破例升至T8級別。對於年輕的戴文淵而言，T8級別不僅體現了百度對於戴文淵在AI領域的發現和創新的肯定，也意味著百度對其未來所能創造價值的深切厚望。
※三年升到T10的技術大神
2009年，百度鳳巢已經推出了一段時間，雖然整個鳳巢的收入還在穩步增長，但在技術上卻遭遇了瓶頸，效率很難得到提高。為了尋找和開拓新的收入增長點，鳳巢組建了數個小團隊，包括博弈論小組，大數據小組，以及戴文淵的AI小組等。最終，由戴文淵與幾位實習生組成的AI小組取得了巨大的成績，並最終把其他幾組人才吸引過來。
在百度時期
對百度來說，過去的廣告投放流程是專家制定策略，形成規則。儘管當時百度已經有約一萬條規則，但這個數量對百度的搜索數據而言還是很小的。戴文淵利用機器學習技術，讓機器在很短的時間裡輕鬆寫到一千萬條策略，在制定更精細廣告投放規則的同時，相對人工的效率提升了一千倍，帶來的收入較以往平均水平提升了40%。
在隨後幾年時間內，戴文淵一直專注於通過開發機器制定規則。到2013年，百度鳳巢已經擁有一千億條規則，而他也已經是一位帶領數百名研發人員的T10科學家，在百度內部被稱為“戴神”。但是，在入職百度滿四年時，他選擇了離開。因為戴文淵認為自己身上的標籤應該是人工智能，而非廣告。當時在百度，他只能把人工智能落地化到廣告這一個場景，而他想把人工智能的福利帶給更多人。
※AI for everyone，提供人工智能服務
從百度離職後，戴文淵去了香港，加盟華為，擔任諾亞方舟實驗室主任科學家，做TOB的企業服務，嘗試用企業服務的方式做AI，把華為大數據產品提供給客戶。“我當時的工作性質有點類似於售前工程師，把產品的價值傳遞給客戶，在專業人士和普通人士之間建立一座橋樑，將產品轉變成普通人可以理解的模式。
第四範式
2014年，戴文淵離開華為，次年便和機器學習領域的頂尖科學家、資深工程師、金融和諮詢專家一起，創立了行業領先的人工智能技術與服務提供企業——第四範式，並擔任CEO。
戴文淵說道，“第四範式這個詞最早是在2005年提出來的，即用機器和數據寫規則。在“第四範式”之前還有：第一範式原始人記錄自然現象，鑽木取火下次重複；第二範式理論科學，總結出規律，後人知道規律就可以，比如牛頓物理學等；第三範式計算機推演，做的更復雜，比如核試驗，天氣預報等。所以，我們第四範式就是致力於要讓機器幹牛頓的事，看到數據總結規律”。
第四範式秉持“AI for everyone”的理念，基於應用場景開發出顯著提升競爭力的行業解決方案。 戴文淵認為這個業務發展將經歷三個階段：第一個階段將算法作為“屠龍刀”，即打造平臺，開發產品和服務；第二個階段“摘葉飛花皆可傷人”，即應用階段，不拘泥某種具體算法，即使很low的算法也能玩出很棒的花樣，比如幫助企業進行決策，是否投放一條廣告、要不要向市場推出一種產品；第三個階段“無招勝有招”，平臺會分層，找最合適的技術，自行造出一把新的“屠龍刀”。
“我們正在嘗試用AI改變很多行業的傳統工作方法”，戴文淵說，“以金融行業為例，AI可以成為最好的風控專家，銀行現有的反欺詐專家系統無法與AI媲美。近期，我們為一家大型銀行設計和上線了反欺詐模型。我們的工程師通過快速理解客戶的需求，依靠機器設計和實現目標模型，幫助該行的反欺詐工作效率較以往提升了四倍之多”。
在第四範式現在的員工中，研發人員佔比70%，除了算法科學家之外，還有大量開發工程師在負責產品落地化。為了實現“AI for everyone”，第四範式自主研發出國內首個面向應用者的人工智能開發平臺——“先知”，該平臺為企業提供快速完成AI轉型的便捷方式。基於“先知”，企業工程師甚至是業務人員，能夠在1人月內開發出適用於本行業的人工智能應用。“我們就是這樣一家很酷的企業”，戴文淵笑道，“我們的願景是讓人工智能觸手可及”。
※人工智能行業還不到冰山一角
在戴文淵看來，現在人工智能的應用場景還是冰山一角，距離多領域、多場景的廣泛爆發和商業化落地則還有很長的路要走。用他的話說：“按照現在的趨勢來看，在軟件、互聯網層面，人工智能的影響會發展地非常快，但就機器人、無人駕駛等涉及實體產品的領域，發展速度則會相對較慢，因為產業鏈長而複雜”。
同時，現在有越來越多的科學家和學者開始人工智能領域的創業，對整個人工智能的產學結合會產生很大影響。戴文淵認為，最後創業成功的跨界科學家，他們不僅能夠及時緊跟科學理論的前沿發展，而且還能靠近當代商業，具備敏銳洞察力，推動AI技術高速發展。
※百老匯最大的價值在於情感維繫
對於百老匯，戴文淵直言，雖然離開百度很久，但一直注重與同為百度出身的各界人士的交往和溝通，之後也加入了百老匯創業群，參加過百老匯2016年年會。戴文淵說道：“百老匯的價值是，它是一種情感維繫。大家在一起聊起以前做過的事情，是一件很好玩，很開心的事情。”
高級大數據研發工程師
職位描述：
設計、開發、優化機器學習場景下的工作流引擎、通用數據處理框架和通用計算組件；
探索、設計、開發機器學習場景下高效穩定的大數據並行處理算法 ；
探索、調研、開發人工智能應用中的相關數據技術，豐富產品功能；
任職要求：
3+年的大數據系統或後端研發經驗；紮實的算法和數據結構功底，熟練掌握Java、Scala、C++中至少一門編程語言；
掌握分佈式系統原理，掌握Hadoop相關技術，熟悉主流框架（如MapReduce,Spark），並有2年+的Hadoop開發經驗；
具備一定的系統設計能力，主持或參與設計過大數據業務系統架構，併成功發佈/上線；
參與過系統底層優化項目或編譯器後端優化項目者優先；
具有開源項目貢獻者，尤其是Hadoop或編譯器相關項目優先；
具有ACM-ICPC等程序設計競賽參賽、獲獎經歷者優先。
自然語言處理研究員
工作地點：北京
職位描述：
負責大規模非結構化的文本信息挖掘、語義理解相關的研發工作
負責領域知識圖譜的構建
負責團隊基礎NLP工具開發和維護
探索、使用業界最前沿的方法提升現有NLP能力
任職要求：
計算機相關專業本科及以上學歷
自然語言處理、機器學習、數據挖掘或相關專業
基礎紮實，編碼過關，熟悉常用的算法和數據結構
熟悉Linux操作系統開發環境，熟悉數據分析
具有海量數據處理經驗者優先
加分項：
在自然語言領域國際頂級會議等發表過論文
熟悉中文NLP不同子領域問題及解決方案技術
熟悉End-to-End中文NLP解決方案優先
有過中文NLP、QA、知識圖譜方向項目、實踐經驗者優先
在自然語言領域國際頂級會議等發表過論文
熟悉中文NLP不同子領域問題及解決方案技術
熟悉End-to-End中文NLP解決方案優先
有過中文NLP、QA、知識圖譜方向項目、實踐經
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