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OPPO
OPPO 数据智能隐私计算团队负责隐私算法的研究与落地，其中主要包括横向联邦学习、纵向联邦学习及本地差分隐私的方案设计，团队注重技术积累，学习氛围浓郁。Base 深圳前海。
岗位职责
1. 负责基于机器学习算法的联邦学习、多方安全计算、差分隐私、同态加密框架的设计、开发及优化；
2、使用密码学技术解决用户数据安全和隐私保护的相关业务问题；
3. 调研机器学习和隐私保护等领域学术界和工业级的最新进展。
岗位要求
1. 计算机、密码学、信息安全等相关专业，本科以上学位； 
2. 熟悉常用的机器学习算法，包括 LR、xgboost、随机森林等；熟悉深度学习算法；了解纵向，横向联邦学习算法； 
3. 对 FATE、PaddleFL、TensorFlow Federated、PySyft 等开源项目有一定研究； 
4. 熟悉 C++/JAVA/Python 等任一种开发语言； 
5. 有隐私保护和数据安全相关经验，研究密码学、多方安全计算、差分隐私等方向的优先。
 投递方式 
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