2020年4月，国家将数据升格为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素，促进数据开放流通成为国家和各企业的强烈诉求，但2021年11月，国家的个人信息保护法出台，让明文数据的开放流通成为历史，隐私计算成为解决个人隐私和数据开放流通矛盾的关键技术，未来必将是驱动新一轮数据革命利器。 团队开源的隐语框架在3个月收获800+star，业务涉及风控、营销、医疗等多个领域，发表国际顶会论文十数篇。 本岗位涉及构建行业头部的分布式隐私计算框架，包括参与密态分布式设备，明密文混合自动切割、隐私保护算法，数据分析研发及调优等相关工作。 职位要求 1. 精通 c++ 或者 rust 语言之一，熟悉相关语言的生态，有优秀的抽象和架构分层能力，对代码质量有追求，包括单测的代码质量，积极参与日常 cr； 2. 熟悉多线程和网络 rpc 编程，熟悉常常用设计模式； 3. 熟悉分布式系统设计，了解云原生，了解基础机器学习算法知识； 4. 对技术有热情，良好的学习和沟通能力，有责任心，有钻研精神； 5. 有以下相关条件者优先： ● 有大规模分布式机器学习框架的研发经验，熟悉 spmd/mpi 等编程范式； ● 熟悉多方安全计算/同态加密，并且有过相关工程化设计或者调优经验； ● 熟悉可信执行环境 tee 原理，并且有过相关工程化落地经验； ● 熟悉深度学习编译器技术栈，有 tvm/mlir/xla 相关经验者优先，有 dsl 设计经验，熟悉常见编译优化方法，熟悉 x86 intrinsic 指令调优等。