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七月在線【無人駕駛感知融合】將于2月27日開課。課程將從自動駕駛的基礎(chǔ)理論開始講起（當(dāng)然，平臺上還有無人駕駛實戰(zhàn)、slam、目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤等課程也可以學(xué)習(xí))，帶你走入無人駕駛感知融合的世界。
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工作內(nèi)容
1. 研究基于Transformer的視覺backbone；
2. 研究視頻與圖像分割的監(jiān)督/自監(jiān)督/半監(jiān)督學(xué)習(xí)等，實現(xiàn)技術(shù)突破，發(fā)表頂會論文。
職位要求
1. 有CVPR/ECCV/ICCV等論文或者其他投稿經(jīng)歷優(yōu)先；
2. 連續(xù)實習(xí)6個月以上，每周至少4天；
3. 具備較好的團(tuán)隊溝通合作能力、自驅(qū)力和責(zé)任心。
4. 碩士及以上優(yōu)先
申請方式
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職位描述
1. 負(fù)責(zé)文本分類、語義理解、情感分析、自動摘要，排重，時效等NLP任務(wù)的研發(fā)工作；
2. 負(fù)責(zé)NLP算法系統(tǒng)的開發(fā)和優(yōu)化，結(jié)合未來實際應(yīng)用場景，提供全面的技術(shù)解決方案。
任職要求
1. 具備良好的編碼能力，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法功底；
2. 熟悉Linux開發(fā)環(huán)境，熟練掌握C++/JAVA/Python等編程語言；
3. 熟悉NLP方向的理論及常用工具，有深度學(xué)習(xí)相關(guān)NLP項目經(jīng)驗的優(yōu)先；
4. 熟悉Tensorflow、Pytorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)先；
5. 對Natural Language Processing，DeepLearning等方向有濃厚的興趣，有很強(qiáng)的自學(xué)能力的優(yōu)先。
申請方式
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崗位職責(zé)
1. 負(fù)責(zé)億級用戶規(guī)模的海外直播，短視頻，語音房產(chǎn)品推薦技術(shù)研發(fā)，提升留存、停留時長等核心指標(biāo)；
2. 負(fù)責(zé)推薦技術(shù)的的持續(xù)優(yōu)化，基于超大規(guī)模深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，探索業(yè)界前沿推薦技術(shù)的研發(fā)工作（包括但不限于DNN、CNN、TRANSFORMER、Transfer Learning、Active learning、Reinforcement Learning等）；
3. 深入理解用戶行為與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，將業(yè)務(wù)場景與算法技術(shù)有效結(jié)合起來持續(xù)改進(jìn)用戶體驗，并推動產(chǎn)品持續(xù)迭代；
4. 持續(xù)改進(jìn)超大規(guī)模feed流推薦模型和系統(tǒng)，負(fù)責(zé)提供高效可靠的線上服務(wù)，提升用戶價值和粘性。
任職要求
1. 計算機(jī)或者相關(guān)專業(yè)碩士以上學(xué)歷；
2. 優(yōu)秀的編碼與代碼控制能力，熟悉linux，熟練使用C++和python；
3. 扎實的機(jī)器學(xué)習(xí)或自然語言處理理論基礎(chǔ)，熟悉常見的推薦算法；
4. 目標(biāo)導(dǎo)向，具備優(yōu)秀的邏輯思維能力，善于結(jié)合具體業(yè)務(wù)場景分析與解決有挑戰(zhàn)性的問題；
5. 有強(qiáng)烈的上進(jìn)心和求知欲，較強(qiáng)的溝通能力和團(tuán)隊合作能力；
6. 有推薦系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、信息檢索、自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)領(lǐng)域研究或?qū)嵺`經(jīng)驗優(yōu)先；
7. 有ACM / Topcoder Algorithm 或類似算法競賽經(jīng)歷者優(yōu)先。
申請方式
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工作內(nèi)容
1. 負(fù)責(zé)計算機(jī)數(shù)據(jù)額關(guān)鍵算法研發(fā)，包括不限于2D\3D目標(biāo)檢測，關(guān)鍵點(diǎn)檢測，語義分割，深度估計，行人跟蹤reid等算法研發(fā)。
2. 負(fù)責(zé)自動駕駛場景下視覺感知算法落地與系統(tǒng)集成。
職位要求
1. 具備扎實的編程實現(xiàn)能力，熟練使用python/C++；
2. 熟練掌握計算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的理論知識和實踐技能；
3. 熟練使用Pytorch/Tensorflow等深度學(xué)習(xí)框架；
4. 有圖像處理/GPU算法優(yōu)化經(jīng)驗者優(yōu)先
申請方式
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職位描述：滿足其中1-2項
1. 追蹤機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/人工智能領(lǐng)域的前沿技術(shù)，推進(jìn)新算法在視頻，圖像等領(lǐng)域的應(yīng)用
2. 從事計算機(jī)視覺，圖像處理，機(jī)器學(xué)習(xí)與模式識別等人工智能相關(guān)的算法設(shè)計和研發(fā)
3. 參與設(shè)計相關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)的工具實現(xiàn)項目中業(yè)務(wù)需求的算法開發(fā)
4. 開展圖像數(shù)據(jù)分析，管理和處理工作
任職要求
1. 本科及以上學(xué)位，計算機(jī)，電子，自動化，應(yīng)用數(shù)學(xué)，信號與信息處理，模式識別，人工智能，光電等專業(yè)優(yōu)先
2. 1-3年年及以上工作經(jīng)驗
3. 對視頻，圖像算法技術(shù)有全面的了解，具有創(chuàng)新思維，能把握深度學(xué)習(xí)在high level級圖像處理的技術(shù)方向的業(yè)務(wù)發(fā)展的技術(shù)方向的業(yè)務(wù)發(fā)展趨勢
4. 熟悉C/C++,有python基礎(chǔ)，了解機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)等工具
5. 參與過圖像處理，音視頻算法或者深度學(xué)習(xí)相關(guān)的項目開發(fā)
申請方式
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主要職責(zé)
1. 負(fù)責(zé)計算機(jī)視覺相關(guān)算法研發(fā)；探索前沿技術(shù)；負(fù)責(zé)相關(guān)算法和系統(tǒng)的持續(xù)迭代和進(jìn)化
2. 負(fù)責(zé)移動端高性能AR算法研發(fā)，包括人臉檢測，關(guān)鍵點(diǎn)定位，目標(biāo)分割，商品分割，人體檢測，3d物體檢測跟蹤，3d重建深度估計等
3. 負(fù)責(zé)社區(qū)場景圖片視頻的智能審核體系，解決長尾違規(guī)或打壓內(nèi)容，指定行業(yè)前沿的內(nèi)容安全解決方案
4. 視頻內(nèi)容理解算法研究，對社區(qū)內(nèi)筆記內(nèi)容進(jìn)行品類分類，細(xì)粒度標(biāo)簽，多模態(tài)理解等；支持社區(qū)內(nèi)容筆記的垂類建設(shè)，畫風(fēng)優(yōu)化，內(nèi)容分發(fā)等
5. 負(fù)責(zé)視覺基礎(chǔ)技術(shù)，包括但不限于圖片視頻分類，檢測，跟蹤，檢索，分割，OCR等
6. 基于Gan的內(nèi)容生成和智能創(chuàng)作
申請方式
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七月在線【無人駕駛感知融合】將于2月27日正式開課。
課程將從自動駕駛的基礎(chǔ)理論開始講起（當(dāng)然，平臺上還有無人駕駛實戰(zhàn)、slam、目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤等課程也可以學(xué)習(xí))，帶你走入無人駕駛感知融合的世界。
課程特色：
? 特色1：從零入門 - 從基礎(chǔ)知識開始介紹，循序漸進(jìn)，一點(diǎn)點(diǎn)深挖無人駕駛的主要技術(shù)點(diǎn)；
? 特色2：七大項目 - 重視學(xué)生的在自動駕駛領(lǐng)域的設(shè)計、動手能力和項目實踐；
? 特色3：數(shù)據(jù)融合 - 計算機(jī)視覺與雷達(dá)應(yīng)用相結(jié)合。
所需基礎(chǔ)：
? 1、基礎(chǔ)數(shù)理知識。熟悉概率論，卡爾曼濾波。
? 2、一定的編程基礎(chǔ)。熟悉C++與python語言。
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