戴文渊博士是迁移学习领域的早期学者，论文引用数位于该领域世界第三位。曾获ACM国际大学生程序设计竞赛世界冠军。

戴文渊于2014年创立第四范式，专注于用AI技术驱动企业智能化转型，目前在中国机器学习平台市场份额第一（根据IDC MarketScape）。 他是首位获得中国智能界最高奖“吴文俊人工智能科学技术奖”一等奖的企业家，曾入选《麻省理工科技评论》35位35岁以下科技创新杰出精英、《财富》中国40位40岁以下商界精英;曾获“北京青年五四奖章”。 曾任百度“凤巢”系统总架构师、华为诺亚方舟实验室主任科学家。

拥有近20年B2B企业服务经验，是中国企业数字化转型的推动者。将国际先进的管理经验与中国本土业务相结合，在中国开辟了能源、汽车、地产等行业的数字化变革之路，并在银行、保险、零售、航空、物流等行业拥有丰富经验，推动上百家中国头部企业实现数字化进程，如中石化、中国人寿、光大集团、吉利、京东方、南航、顺丰等。

对新经济、新模式以及人工智能等新兴技术有着令人瞩目的观点，并在企业数字化、智能化转型方面沉淀了被业界广泛借鉴的完整方法论。曾受邀作为产业领军人物参与2019世界人工智能大会、IDC数字化转型峰会等高端论坛，向来自零售、能源、制造等行业的企业领袖分享企业智能化路径，被德勤完整收录至《数字化转型新篇章》白皮书。

将第四范式人工智能行业版图扩展至制造、零售、政务等领域；帮助第四范式将生态版图从底层平台扩展至行业伙伴、业务孵化，共同推进人工智能落地应用指数级增长。

在加入第四范式之前，曾任SAP中国区高级副总裁，是SAP晋升最快、最年轻的副总裁之一。在B2B企业级服务、企业数字化转型、大型企业管理等领域拥有深厚的实战经验与独到的行业洞见。

杨强教授是人工智能研究的国际专家和领军人物、是首位国际人工智能协会AAAI华人Fellow、唯一国际人工智能协会AAAI华人执委、首位国际人工智能联合会IJCAI理事会华人主席。他曾任香港科技大学冠名讲座教授前计算机系主任，目前是香港人工智能及机器人学会创会理事长。

杨强是ACM AAAI/ IEEE/AAAS/IAPR Fellow, ACM和IEEE等多个国际高级人工智能和数据挖掘领域杂志编委、多个国际人工智能研究学会组织者、国际机器学习领域及“迁移学习”领域国际领军人物。

迁移学习领军学者，提出异构迁移学习，在NIPS，AAAI，ACL等学术顶会上发表多篇论文，曾获APWeb2010 Best Paper Award，研究成果获《麻省理工科技评论》报道。作为AutoML主要研究者，带领团队开辟AutoML主流算法方向，帮助第四范式AutoML入选Gartner“2020全球十大技术趋势报告”。

曾设计商用深度学习系统百度“凤巢”及今日头条推荐系统；入选中国”数据科学50人”；首届世界人工智能大会云帆奖获得者。

在企业智能化转型、业务线上化经营、大规模机器学习、广告、搜索、行业垂直应用、研发管理等领域拥有丰富经验。曾任百度搜索系统架构师，推动广告、搜索系统最早的智能化变革；曾任链家网架构师，推动链家业务全面线上化转型。

在第四范式负责设计研发企业智能化转型的AI产品和业务系统，带领产品研发团队打造出国内首款人工智能全流程平台“第四范式·先知”，并荣获中国智能科技最高奖－吴文俊人工智能科学技术奖一等奖。主持最大银行、国际最大连锁餐饮集团（中国）、国内知名连锁零售集团等企业的智能化转型项目。

涂威威在大规模分布式机器学习系统架构、大规模机器学习算法设计和应用、在线营销系统方面有深厚积累。在加入第四范式之前，他曾在百度凤巢从事广告点击率预估工作，设计开发了百度机器学习计算框架ELF。目前，他是第四范式先知平台独有的大规模分布式机器学习框架 GDBT 的设计者，将 AutoML 及迁移学习应用到工业界并取得显著的效果提升。涂威威在AAAI、IJCAI、KDD、ICML、NeurIPS、ICLR等会议及其工作会议上发表多篇论文。作为比赛主席/负责人，组织举办了NeurIPS 2018 /2019 AutoML比赛、PAKDD 2018/2019比赛、KDD Cup 首届/第二届AutoML比赛、IJCNN 2019 AutoCV比赛、WAIC 2019 AutoNLP比赛、ACML 2019 AutoSpeech及AutoWSL等比赛，同时也是TPAMI首个AutoML特刊创办人之一。涂威威也是NeurIPS 2019 CiML Workshop、PRICAI 2018 AutoML Workshop主席，NeurIPS 2019 / ICML 2020 New In ML组织导师，ChaLearn理事会成员。

郑曌负责第四范式的AI技术架构策划及产品技术。他是计算机界“奥林匹克”ACM大赛世界冠军；2011年KDD Cup Best Single Model奖获得者。“软件定义算力”技术领域顶尖研究者，主导设计业界支持万亿维特征处理的高性能 AI 算力架构；拥有针对于自主、可控的多项FPGA加速卡相关技术专利。

郑曌曾在硅谷工作多年、先后就职于Google展示广告架构团队、Pinterest搜索团队并担任Pinterest搜索架构与个性化团队负责人，拥有丰富的大规模搜索架构、个性化推荐架构、机器学习系统架构经验和技术团队管理经验。