实深度学习算法实习生(多方向)

100~200元/天 | 每周四天 | 招聘0人 | 实习3个月 | 北京市

2019/2020年 | 硕士 | 理工学/其他

职位描述

职位描述:
在深度学习资深专家的指导下,从事深度学习(DL)、增强现实(AR)、人体姿态估计、生成对抗网络(GAN)、深度增强学习(DRL)等方向的前沿技术研发。
职位基本要求:
1.硕士及以上学历,计算机、电子、自动化、数学等相关专业
2.熟悉Python或Lua或Matlab等至少一种脚本语言
3.熟悉C/C 编程
4.熟悉至少一种深度学习框架(TensorFlow/Caffe/MXNet/PyTorch/Keras/Theano等)
5.出色的编程能力,有ACM-ICPC分区赛铜牌以上成绩者优先
6.每周出勤至少4天,实习时间连续3个月以上
一、深度学习方向:
1.熟悉基于深度学习的文字/图像检测、识别、分割、跟踪等
2.在该领域发表过优秀论文者优先
3.在该领域参加竞赛并获得优异成绩者优先
二、人体姿态估计方向:
1.熟悉Human Pose Estimation/Tracking, Hand Skeleton, Head Pose Estimation等
2.在该领域发表过优秀论文者优先
3.在该领域参加竞赛并获得优异成绩者优先
三、机器人视觉方向:(以下具备一项即可)
1.熟悉步态识别(Gait Recognition)算法,熟悉该领域发展方向和技术前沿
2.熟悉行为识别(Action Recognition, Action Localization, Event Detection等),参加过ActivityNet系列等相关竞赛
3.熟悉人脸识别(Face Detection, Face Recognition, Face Landmark, Facial Expression等),有MegaFace相关数据集经验
4.熟悉手势识别(包括静态手势识别、动态手势识别、基于RGB/RGBD的手势识别等)
5.在以上领域发表过优秀论文者、或参加竞赛并获得优异成绩者优先
四、增强现实方向:(以下具备一项即可)
1.熟悉图像语义分割/场景分割
2.熟悉单目/双目深度估计
3.熟悉SLAM/VO/IMU等
4.熟悉手势识别、动作识别等交互技术
5.熟悉光源估计、光照一致性
五、生成对抗网络方向:
1.熟悉生成对抗网络基本理论,熟悉该领域前沿
2.熟悉生成对抗网络在语义分割、样本生成、风格转换、自动着色等领域的应用
3.数学功底扎实,英文文献阅读能力强
六、深度增强学习方向:
1.熟悉增强学习基本理论,熟悉该领域前沿
2.熟悉深度增强学习在控制、机器人、自动驾驶等领域的应用
3.数学功底扎实,英文文献阅读能力强
七、深度学习优化方向:
1.熟悉深度学习模型优化和加速算法
2.熟悉深度学习嵌入式移植和优化
八、图像/视频caption方向
1.熟悉visual caption方向的基本理论,熟悉该领域前沿
2.数学功底扎实,英文文献阅读能力强,代码能力强
3.在visual caption方向有相关经验者(论文、竞赛、项目等)优先
九、对抗攻防方向:
1.熟悉对抗攻防的基本理论,熟悉该领域前沿
2.数学功底扎实,英文文献阅读能力强,代码能力强
3.在该领域发表过优秀论文者优先
4.在该领域参加竞赛并获得优异成绩者优先

实习地址

北京市朝阳区太阳宫中路12A号太阳宫大厦18层(地铁十号线太阳宫站C出口300米) 查看地图
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