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薪资:300-400元/天  |  实习要求:4天/周,3个月以上  |  转正机会:有

岗位职责
华为招计算机视觉研究实习生 一、工作内容: 1. 研究最前沿的计算机视觉技术,包括但不限于弱监督学习,自监督学习,语义分割,ReID,模型压缩,特征量化,低层视觉,检测跟踪等方向; 2. 发表高水平顶会论文,申请专利等。
岗位要求
目标对象:毕业时间在 2021-11-01 以后的海内外高校在读硕博,成绩优异,具有扎实的计算机视觉算法基础,动手能力强, 具备论文写作的能力;对华为的业务场景拥有浓厚兴趣。 1. 计算机相关专业硕士或博士,对机器学习及深度学习技术在视觉系统中的应用有研究兴趣,希望发表相关的顶会论文; 2. 熟练应用tensorflow/pytorch等深度学习框架,并能快速实现和调试自定义算法,有领域相关竞赛获奖可加分; 3. 加分项:有相关领域顶会(ICML/NIPS/ICLR/ICCV/CVPR/ECCV/...)论文发表经验者优先。 团队专注于计算机视觉、机器学习和深度学习等领域的技术研发,依托多年积累的技术经验与前沿技术探索,解决各类业务问题。 实验室成员多数来自于清华、北大、中科院、浙大等顶级高校的博士、硕士,在CVPR,ECCV,ICCV,PAMI,AAAI,IJCAI等顶级会议期刊上发表过诸多论文,先后申请了近百项专利,具有深厚的学术研究背景和良好的工程实践能力。
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薪资:300-400元/天  |  实习要求:4天/周,4个月以上  |  转正机会:有

岗位职责
1.推进计算机视觉和深度学习领域的核心算法; 2.构建计算机视觉或深度学习领域的关键应用; 3.将最好的算法在有趣有用的商业场景中落地; 4.岗位方向:视频分析、面部识别、基础检测模型、模型设计、图像处理、AI计算等 1.视频分析:包括图片/视频流中的人脸、人体、车辆、车牌以及一般目标的检测;多目标跟踪(MOT)& 单目标跟踪(SOT);行人/车辆重识别(ReID)以及Metric Learning;多视几何;小样本学习; 2.对象识别:包括通用物体检测、few-shot learning、图像分类、多目标跟踪、单目标跟踪; 3.基础检测模型:包括物体检测、分割以及相关问题;高效模型设计;自监督、半监督、长尾、小样本; 4.模型设计:通用模型、图像模型、视频模型、ML与分布式等; 5.图像处理:针对移动平台的图像处理和理解:降噪、超分辨率、HDR、图像增强、多摄场景理解、语义分割、实例分割、移动端模型量化压缩蒸馏等;
岗位要求
1.扎实的数学基础; 2.基本的编程能力; 3.充满技术热情,有较强的自驱力和学习能力; 4.加分项:熟悉机器学习或计算机视觉领域的最新研究成果和相关的开源系统; 5.加分项:熟悉Pytorch/TensorFlow/等开源深度学习框架。
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薪资:300-400元/天  |  实习要求:4天/周,4个月以上  |  转正机会:有

岗位职责
-针对新的业务需求,调研/分析/验证学术界最新视觉相关算法在公开和业务标准测试集下的性能。 -针对现有的数据集(学术、竞赛、以及实际业务数据集),从数据和算法两个维度,对现有算法进行改进/创新,提升模型的精度和速度。 -对实习期间的成果进行转化,将算法落地到产品中,或形成学术论文和竞赛成果。 -实习内容包括但不限于深度学习相关的:图像生成(GImageGeneration/GAN)、自动机器学习(AutoML)、行人重识别(PersonReID)、人脸识别(Face)、目标检测(Detection)、人体关键点(HumanPose)、行为识别(ActionRecognition)、物体跟踪(ObjectTracking)、视频分类(VideoClassification)、模型加速量化蒸馏等。
岗位要求
-岗位面向2022届毕业生,模式识别、计算机视觉、软件工程等计算机相关专业硕士及以上学历 -具备扎实的深度学习相关基础,独立思考和文献阅读理解能力。 -扎实的编程基础,熟悉Python,熟悉Linux系统;熟悉一种常见的深度学习开源工具库/框架,包括但不限于TensorFlow/PyTorch/MXNet等。 加分项: -有实习经历,在计算机视觉、模式识别、机器学习等国际顶级会议或者期刊上发表论文、相关国际比赛获奖者优先。

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牛客2470412号
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