文|汤倩
戴文渊，大学时带领三人团队夺得ACM世界冠军和三个亚洲冠军；曾是百度最年轻的高级科学家，三年从T8升到T10。现在，作为人工智能领域的代表，他和他创立的第四范式正在成为整个行业的标杆。
2005年，在上海举行的ACM中，戴文渊所在的上海交通大学代表中国队参赛。作为历史最悠久、规模最大、级别最高的的国际大学生程序设计竞赛，ACM素来被冠以"程序设计的奥林匹克"之称。在那年的比赛中，戴文渊和他的三人小组在五个小时内完成了十道题中的八道，以高出第二名整整一道题的成绩获得世界冠军。
随后，戴文渊在交大继续硕士和博士连读的学生生涯，并指导学弟学妹多次拿到ACM的亚洲冠军。同时，他在人工智能的研究领域也是颇有建树，学术论文多次被NIPS, ICML, AAAI, KDD等国际顶级学术会议收录。
随着互联网的飞速发展和数据量的增加，戴文渊认为人工智能落地的时机正在慢慢来到，AI有可能从实验室实现产业落地，于是他决定找些企业聊聊自己的想法。在机缘巧合之下，戴文渊接触到了当时百度凤巢的负责人，因为相同的理想和情怀，2009年5月，戴文渊决定正式加入百度凤巢。入职时，他的title以是高级工程师，而在试用期过后，就破例升至T8级别。对于年轻的戴文渊而言，T8级别不仅体现了百度对于戴文渊在AI领域的发现和创新的肯定，也意味着百度对其未来所能创造价值的深切厚望。
2009年，百度凤巢已经推出了一段时间，虽然整个凤巢的收入还在稳步增长，但在技术上却遭遇了瓶颈，效率很难得到提高。为了寻找和开拓新的收入增长点，凤巢组建了数个小团队，包括博弈论小组，大数据小组，以及戴文渊的AI小组等。最终，由戴文渊与几位实习生组成的AI小组取得了巨大的成绩，并最终把其他几组人才吸引过来。
对百度来说，过去的广告投放流程是专家制定策略，形成规则。尽管当时百度已经有约一万条规则，但这个数量对百度的搜索数据而言还是很小的。戴文渊利用机器学习技术，让机器在很短的时间里轻松写到一千万条策略，在制定更精细广告投放规则的同时，相对人工的效率提升了一千倍，带来的收入较以往平均水平提升了40%。
在随后几年时间内，戴文渊一直专注于通过开发机器制定规则。到2013年，百度凤巢已经拥有一千亿条规则，而他也已经是一位带领数百名研发人员的T10科学家，在百度内部被称为“戴神”。但是，在入职百度满四年时，他选择了离开。因为戴文渊认为自己身上的标签应该是人工智能，而非广告。当时在百度，他只能把人工智能落地化到广告这一个场景，而他想把人工智能的福利带给更多人。
从百度离职后，戴文渊去了香港，加盟华为，担任诺亚方舟实验室主任科学家，做TOB的企业服务，尝试用企业服务的方式做AI，把华为大数据产品提供给客户。“我当时的工作性质有点类似于售前工程师，把产品的价值传递给客户，在专业人士和普通人士之间建立一座桥梁，将产品转变成普通人可以理解的模式。
2014年，戴文渊离开华为，次年便和机器学习领域的顶尖科学家、资深工程师、金融和咨询专家一起，创立了行业领先的人工智能技术与服务提供企业——第四范式，并担任CEO。
戴文渊说道，“第四范式这个词最早是在2005年提出来的，即用机器和数据写规则。在“第四范式”之前还有：第一范式原始人记录自然现象，钻木取火下次重复；第二范式理论科学，总结出规律，后人知道规律就可以，比如牛顿物理学等；第三范式计算机推演，做的更复杂，比如核试验，天气预报等。所以，我们第四范式就是致力于要让机器干牛顿的事，看到数据总结规律”。
第四范式秉持“AI for everyone”的理念，基于应用场景开发出显著提升竞争力的行业解决方案。 戴文渊认为这个业务发展将经历三个阶段：第一个阶段将算法作为“屠龙刀”，即打造平台，开发产品和服务；第二个阶段“摘叶飞花皆可伤人”，即应用阶段，不拘泥某种具体算法，即使很low的算法也能玩出很棒的花样，比如帮助企业进行决策，是否投放一条广告、要不要向市场推出一种产品；第三个阶段“无招胜有招”，平台会分层，找最合适的技术，自行造出一把新的“屠龙刀”。
“我们正在尝试用AI改变很多行业的传统工作方法”，戴文渊说，“以金融行业为例，AI可以成为最好的风控专家，银行现有的反欺诈专家系统无法与AI媲美。近期，我们为一家大型银行设计和上线了反欺诈模型。我们的工程师通过快速理解客户的需求，依靠机器设计和实现目标模型，帮助该行的反欺诈工作效率较以往提升了四倍之多”。
在第四范式现在的员工中，研发人员占比70%，除了算法科学家之外，还有大量开发工程师在负责产品落地化。为了实现“AI for everyone”，第四范式自主研发出国内首个面向应用者的人工智能开发平台——“先知”，该平台为企业提供快速完成AI转型的便捷方式。基于“先知”，企业工程师甚至是业务人员，能够在1人月内开发出适用于本行业的人工智能应用。“我们就是这样一家很酷的企业”，戴文渊笑道，“我们的愿景是让人工智能触手可及”。
在戴文渊看来，现在人工智能的应用场景还是冰山一角，距离多领域、多场景的广泛爆发和商业化落地则还有很长的路要走。用他的话说：“按照现在的趋势来看，在软件、互联网层面，人工智能的影响会发展地非常快，但就机器人、无人驾驶等涉及实体产品的领域，发展速度则会相对较慢，因为产业链长而复杂”。
同时，现在有越来越多的科学家和学者开始人工智能领域的创业，对整个人工智能的产学结合会产生很大影响。戴文渊认为，最后创业成功的跨界科学家，他们不仅能够及时紧跟科学理论的前沿发展，而且还能靠近当代商业，具备敏锐洞察力，推动AI技术高速发展。
对于百老汇，戴文渊直言，虽然离开百度很久，但一直注重与同为百度出身的各界人士的交往和沟通，之后也加入了百老汇创业群，参加过百老汇2016年年会。戴文渊说道：“百老汇的价值是，它是一种情感维系。大家在一起聊起以前做过的事情，是一件很好玩，很开心的事情。”
高级大数据研发工程师
职位描述：
设计、开发、优化机器学习场景下的工作流引擎、通用数据处理框架和通用计算组件；
探索、设计、开发机器学习场景下高效稳定的大数据并行处理算法 ；
探索、调研、开发人工智能应用中的相关数据技术，丰富产品功能；
任职要求：
3+年的大数据系统或后端研发经验；扎实的算法和数据结构功底，熟练掌握Java、Scala、C++中至少一门编程语言；
掌握分布式系统原理，掌握Hadoop相关技术，熟悉主流框架（如MapReduce,Spark），并有2年+的Hadoop开发经验；
具备一定的系统设计能力，主持或参与设计过大数据业务系统架构，并成功发布/上线；
参与过系统底层优化项目或编译器后端优化项目者优先；
具有开源项目贡献者，尤其是Hadoop或编译器相关项目优先；
具有ACM-ICPC等程序设计竞赛参赛、获奖经历者优先。
工作地点：北京
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