职荐 | 平安科技开放社招/实习,高薪实习,提供转正机会,多办公地可选 2020 年 6 月 24 日 AI 平安科技 平安科技是平安集团的全资子公司,运用人工智能、智能认知、云计算、区块链等科技,为人们打造全新云生活。 本次招聘: 深度学习研究院-后台开发工程师(实习) 深度学习研究院-算法工程师(社招/实习) 深度学习团队-计算机视觉/深度学习算法工程师(社招/实习) 点击原文,查看更多 01 深度学习研究院-后台开发工程师 岗位职责 1.负责系统模块设计和核心代码的编写; 2.参与技术预研工作和技术成果的培训; 3.解决软件开发过程中遇到的问题; 4.负责带领小组成员进行相关业务模块功能开发; 5.参与项目方案讨论和技术调研、负责相关文档的编写和维护; 6.解决绝大多数工程技术问题,具有独立进行项目研发能力岗位要求 任职要求 1.重点大学硕士及以上学位 ,要求本硕博211以上或者海外高校 2. 熟悉数据库常用操作及调优。 3. 熟悉并行计算及分布式计算。 4. 熟悉消息队列及其使用。 5. 精通计算机网络基础。 6. 精通常用数据结构与算法。 7. 在开源社区活跃,有发布popular project或相关PR者优先。 8. 有过相关前端(Web、Android、iOS)经验者优先。 工作地点:北京/上海/深圳 另:实习生需半个月内到岗,每周五天全职实习且实习三个月以上,实习补贴300元/天,有实习留用机会。 简历主题格式:姓名+应聘岗位+实习地点(北京、上海、深圳)+X月可入职 投递链接://job.yanxishe.com/position/10225 02 深度学习研究院-算法工程师 岗位职责 1.从事前沿人工智能、深度学习技术研发 2.从事大规模深度学习、计算视觉、图像处理、语音识别、声纹识别、语义理解等的算法和系统研发 3.设计并实现基于CUDA的分布式深度学习系统 任职要求 1.重点大学硕士及以上学位 ,博士优先,要求本硕博211以上或者海外高校 2.对在以下至少一个领域有深入的研究: (1)统计机器学习(如深度神经网络、Boosting、图模型、概率统计、最优化方法等) (2)计算机视觉(如图像识别理解、人脸检测识别、目标检测和跟踪、OCR、增强现实、图像质量评价、图像分割增强等) (3)语音识别和自然语言理解 3.熟悉和掌握C/C++和脚本语言编程(如Shell, Python, Perl等) 4.熟悉大规模并行计算的基本原理并具有实现并行计算算法的基本能力 5.有深度学习/视觉技术研发/异构计算/语音识别/信号处理等相关实践经验者优先 6.具有良好的沟通能力,和良好的团队合作精神 7.有海外留学经历着优先考虑 工作地点:北京/上海/深圳 另:实习生需半个月内到岗,每周五天全职实习且实习三个月以上,实习补贴300元/天,有实习留用机会。 简历主题格式:姓名+应聘岗位+实习地点(北京、上海、深圳)+X月可入职 投递链接://job.yanxishe.com/position/10214 03 深度学习团队-计算机视觉/深度学习算法工程师 岗位职责 1.负责计算机视觉和深度学习算法,如图像分类,目标检测,语义分割等前沿技术的研发,相关产品的实现和专利的编写。 2.负责平安在金融科技和医疗科技领域的AI产品研发. 任职要求 1.硕士及以上学历,以计算机视觉,图像处理,机器学习,模式识别等相关领域为研究方向 2.在深度学习、计算机视觉或机器学习等方面有较深入的研究。 2.熟悉常见CNN分类网络, RNN/LSTM, Faster RCNN/SSD等目标检测框架,FCN/UNet/PSPNet等语义分割模型,及常用机器学习算法并有实践经验 3.熟悉Caffe/Tensorflow/MXNet等任意一种深度学习开源框架 4.熟练掌握C/C++/Python及常用数据结构算法,动手能力强,有较强的算法分析及编程能力。熟练掌握Linux下的开发。 5.熟练阅读相关领域英文论文并能实现 6.具备良好的逻辑沟通能力和解决实际问题的能力 加分项: 1.有高质量计算机视觉领域学术论文 2.有相关大型工程开发经验 3.在Kaggle/天池等各类比赛中有较好成绩 4.有深度学习框架开发及优化经验 社招需要有1~2年相关工作经验 另:实习生需半个月内到岗,每周五天全职实习且实习三个月以上,实习补贴300元/天,表现优异者有转正留用机会 工作地点:北京/上海/深圳. 简历主题格式:姓名+岗位+地点+X月可入职 投递链接://job.yanxishe.com/position/10226 商汤科技急聘实习生,数量有限,先到先得 分享此文:分享到 Twitter(在新視窗中開啟)按一下以分享至 Facebook(在新視窗中開啟)按一下以分享到 Telegram(在新視窗中開啟)分享到 Pinterest(在新視窗中開啟)更多點這裡列印(在新視窗中開啟)分享到 LinkedIn(在新視窗中開啟)分享到 Reddit(在新視窗中開啟)分享到 Tumblr(在新視窗中開啟)分享到 Pocket(在新視窗中開啟)分享到 WhatsApp(在新視窗中開啟)按一下即可分享至 Skype(在新視窗中開啟) Related Posts 2020 年 6 月 8 日 Circle Loss:从统一的相似性对的优化角度进行深度特征学习 | CVPR 2020 Oral 2020 年 11 月 22 日 五、开始Github和码云之旅,新手如何上路