算法实习生-北京/南京

进行多模态vision language learning, 知识蒸馏distillation, 扩散生成diffusion model, 模型压缩和加速quantization，通用模型vison transformer在计算机视觉任务上的科研或业务探索。

职位方向简介：

1、图像处理：负责计算机视觉前沿学术论文复现及codebase搭建，在baseline基础上对已有方法做改进，研究内容整理及论文撰写等工作；

2、图像降噪：熟悉计算机视觉领域的知识，熟悉深度学习相关知识，有降噪或者超分项目经验；熟练使用python，有较强工程能力；熟悉主流的深度学习框架；

3、通用识别：熟悉计算机视觉领域知识，了解GNN，diffusion model，跨模态检索；有clip，owlvit，delta tuning等跨模态相关工作者优先；

4、通用目标检测： 2D检测研究方向：通用目标检测，知识蒸馏等方向研究or落地；3D检测研究方向：多模态融合，camera-only3D感知等方向研究or落地；

5、模型压缩与加速：熟悉计算机视觉相关领域的知识, 熟悉深度学习, 要求熟悉transformer结构或自监督学习；有扎实的数理基础和英文论文撰写能力，发表过论文者优先。

6、文生图，文生视频科研，vision language learning多模态科研。

1、扎实的数学基础；

2、基本的编程能力：熟悉C++/C或Python；

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/天元MegEngine等开源深度学习框架；

6、加分项：系统的科研经历，有领域内顶级会议论文发表，有过数学/物理等竞赛经历；

7、实习时长至少3个月，6个月及以上优先。