?

阿里妹導(dǎo)讀：在阿里做博士后是一種怎樣的體驗？今天，兩位阿里博士后和我們聊了聊他們的故事。

上個月，阿里巴巴發(fā)布2018年博士后招聘啟事，針對機器智能、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、機器人、高性能計算、通信技術(shù)、人機交互、物聯(lián)網(wǎng)等研究方向，邀請海內(nèi)外博士加入阿里博士后科研工作站。

阿里博士后工作站的優(yōu)勢在于真實豐富的業(yè)務(wù)場景和數(shù)據(jù)，這對技術(shù)研究至關(guān)重要，卻為高校和科研院所欠缺。因此，打通學(xué)術(shù)界和工業(yè)界就很有必要。這正是阿里這些年努力的方向。

阿里巴巴博士后“企業(yè)導(dǎo)師”名單

早在2008年，阿里就建立了博士后工作站。2017年10月，立足基礎(chǔ)科學(xué)、顛覆性技術(shù)和應(yīng)用技術(shù)研究，“致力于探索科技未知”的阿里巴巴達摩院成立。得益于此，阿里可以為工作站提供頂尖科學(xué)家組成的“明星導(dǎo)師團”：世界頂級量子科學(xué)家施堯耘、美國密歇根州立大學(xué)前終身教授金榕、亞馬遜前最高級別華人科學(xué)家任小楓、新加坡南洋理工大學(xué)終身教授王剛……在阿里，可以擔(dān)任企業(yè)博士后導(dǎo)師的海內(nèi)外學(xué)術(shù)帶頭人、研發(fā)管理人才已有百余人。

針對人才，阿里也開出了豐厚的條件。除了提供“具有市場競爭力的薪酬福利”，協(xié)助申請國家級、省級和市級多種科研經(jīng)費之外，阿里還將協(xié)助博士后解決北京或杭州戶口。

阿里博士后工作站是阿里博士人才引進和培養(yǎng)的重要平臺。現(xiàn)有北京站和杭州站，并與中國科學(xué)院、清華大學(xué)、浙江大學(xué)、上海交通大學(xué)、新加坡南洋理工大學(xué)等頂尖高校達成了聯(lián)合培養(yǎng)計劃。目前阿里技術(shù)團隊擁有數(shù)百名博士。未來3年博士后工作站計劃引入200位青年科學(xué)家。

那么，在阿里做博士后究竟是一種怎樣的體驗？兩位阿里博士后和我們聊了聊他們的故事。

做真正影響用戶的技術(shù)和產(chǎn)品—— 薛少飛

（阿里北京站第一批出站博士后）

我是去年11月份出站的，現(xiàn)在的Title是阿里達摩院機器智能技術(shù)實驗室算法專家，主要負責(zé)語音識別的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品落地。我在這個領(lǐng)域已經(jīng)做了快十年——本科是中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)電子信息專業(yè)，大三就進了實驗室，后來保送碩博連讀，在中科大一直讀完博士。

薛少飛（左一）參加ICASSP2017國際學(xué)術(shù)會議

我不完全是個技術(shù)男。我喜歡文學(xué)、歷史，會看很多人文的書，我相信技術(shù)能夠解決很多的問題：比如可以用規(guī)則和統(tǒng)計建模方法解決的問題，技術(shù)很大程度上都能夠解決。但我覺得技術(shù)的作用并不是要取代人類，而是將人類從重復(fù)性勞動中解放出來。讀了研究生之后，我開始想自己到底要做什么樣的工作。過程中也經(jīng)歷了很多嘗試，最后我給自己的定位是——做能真正影響用戶的技術(shù)和產(chǎn)品。

到阿里做博士后，我看重的是阿里這個平臺。它有很多的應(yīng)用場景，有很多的數(shù)據(jù)。我們做語音識別需要大數(shù)據(jù)以及資源、平臺，阿里都具備，而且我在進入之前就對我們團隊有所了解，這是一群能夠做出事情的人。

我是阿里北京站第一批博士后，2015年9月進站。剛到阿里做的第一個項目就很有成就感。那是一個智能客服的項目，在用戶咨詢?nèi)斯た头?#xff0c;先去分析用戶的行為，猜測他遇到了哪些問題，推薦給用戶一些解決方案。這在當年的“雙11”就體現(xiàn)了價值。做項目過程中跟支付寶團隊有很多協(xié)作，會和他們一塊兒頭腦風(fēng)暴。這個過程非常有自我價值實現(xiàn)的感覺，一個做技術(shù)的人最希望的就是自己做的東西能夠體現(xiàn)出它的價值。

2016年阿里云年會上，我們做的語音識別系統(tǒng)和金牌速記員去做了一個PK，在識別準確率上以微弱優(yōu)勢戰(zhàn)勝了人類速記員。我們在業(yè)界首個采用了LC-BLSTM聲學(xué)模型。在當時這個語音識別模型很前沿，在學(xué)術(shù)研究上也是正在進行當中的。我們首先需要從學(xué)術(shù)的角度去判斷這個東西會不會比現(xiàn)有的模型有一個明顯的提升，然后你要迅速地去實現(xiàn)和證明，并進行落地。后來這套模型也用到了其他的產(chǎn)品里面。

LC-BLSTM聲學(xué)模型相關(guān)的技術(shù)干貨：?為提升在線語音識別效率，他創(chuàng)造了兩種升級版算法模型

?

薛少飛（左九）與他所在的機器智能技術(shù)實驗室團隊

現(xiàn)在我的工作與博后期間的研究是有延續(xù)的。這兩年我做了好幾個遠場語音識別的項目，最近在云棲大會上亮相的“阿里AI收銀員”、“上海地鐵語音購票機”都是我參與的項目，我負責(zé)其中的遠場語音識別部分。上海地鐵站的環(huán)境非常嘈雜，在那種環(huán)境下作出一個非常準確的識別，其實非常難。而且真正的用戶行為可能和我們想象的很不一樣。比如開始我們會設(shè)想很多正常交互的場景，但實際上用戶可能很隨意，比如只說了地鐵站名字，或者中間帶許多語氣詞和停頓。這個過程中我們踩了很多坑。

這是一個根據(jù)用戶反饋不斷迭代的過程。在大學(xué)里不會有這些機會。在學(xué)校里進行研究的時候，通常你是在做某一個點，其他的都是fix（固定）的——在這種情況下進行這個點的創(chuàng)新。在阿里你會跳出來，跳到一個系統(tǒng)的層面去考慮問題。這個可能涉及學(xué)術(shù)創(chuàng)新、工程創(chuàng)新、方法創(chuàng)新……它會更全面地要求你，思考的方式是完全不一樣的。

到工業(yè)界做科研是趨勢——裴昶華

（阿里北京站博士后）

我是2017年7月進站的，經(jīng)歷比較簡單，清華計算機2008級本科，然后直博，2017年從清華畢業(yè)。我導(dǎo)師現(xiàn)在跟阿里、騰訊和其他公司也有一些深度的合作，他喜歡科研跟企業(yè)結(jié)合的方式。受導(dǎo)師影響，我也覺得科研應(yīng)該做一些實際的問題，真正能夠影響人們現(xiàn)實生活的問題。

裴昶華參加阿里年會

博士的時候，我研究怎么將機器智能用到網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，提高網(wǎng)絡(luò)性能和可用性。來阿里之后，在搜索事業(yè)部，研究個性化推薦的問題。很多人都問我，你博士畢業(yè)了為什么不去學(xué)校，他們理解不了博士為什么要去工業(yè)界。大家一般認為去工業(yè)界就是寫代碼，科研能力相當于荒廢了。其實不是這樣的，我們也寫論文，前段時間我剛投了一篇論文。以后企業(yè)招的博士后會越來越多，到工業(yè)界做科研肯定是一種趨勢了。

在阿里的好處是，你不用刻意地去找問題，問題就自動地找上你了。

去年“雙11”之前，我們做了一個百萬級QPS（每秒查詢率）的智能調(diào)度系統(tǒng)。“雙11”有很多的用戶會買買買，后臺服務(wù)器壓力就會突增。以前都是人工調(diào)度，看某個場景，比如手淘購物車——壓力太大了，就多加點機器。有個人拿個本，在那兒記。我們就想，這是可以用算法解決的。當時就聯(lián)合另一個團隊做了一個調(diào)度算法。這個智能調(diào)度系統(tǒng)，并不是我們想著去做它，是備戰(zhàn)“雙11”的時候，人力成本太大，自然而然就想起這個問題。

2017年“雙11”平穩(wěn)度過后的凌晨，裴昶華（左二）與參與項目的其他同事合影留念

在阿里，現(xiàn)實問題推動創(chuàng)新的例子有很多。就在上個月，我們做了一個手機淘寶的項目，為了讓推薦給用戶的商品更精準，我們用了一個新模型-——強化學(xué)習(xí)模型，算法上線之后，商品點擊率提升了7%。這個工作現(xiàn)在我在總結(jié)，準備投一篇論文。

到阿里做博士后，對我的影響是比在學(xué)校時更重視細節(jié)了。在公司你做的項目是真實在線的，做產(chǎn)品對細節(jié)要求很嚴。比如這個調(diào)度系統(tǒng)，一旦出什么問題的話，那就會給公司帶來直接的損失。那段時間，整天腦子里都是這個，睡覺想著這個東西，去食堂、在辦公室里都是想著這個事情，想著哪里有遺漏，哪里還沒解。后來“雙11”平穩(wěn)度過，凌晨從辦公樓出來，當時就覺得很有成就感。自己做的東西被用上了，用到人們的生活里面，是一種不一樣的感覺。

本文來源：天下網(wǎng)商

?

每天一篇技術(shù)文章，

看不過癮？

關(guān)注“阿里巴巴機器智能”微信公眾號

發(fā)現(xiàn)更多AI干貨。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的在阿里做博士后是一种怎样的体验？的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。