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自然语言处理/知识图谱算法工程师 1. 对技术研究和应用抱有浓厚的兴趣，有强烈的上进心和求知欲，善于学习和运用新知识； 2. 具有以下一个或多个领域的理论背景和实践经验：文本分类、文本相似、阅读理解、主题生成、摘要生成、实体识别等；或具有以下一个或多个领域的理论背景和实践经验：涵盖实体识别、关系/属性抽取、要素抽取、实体链接、实体对齐、指代消解、图谱嵌入、KGQA等； 3. 对基于Bert/GPT的自然语言处理相关技术有较好理解和实践； 4. 编程功底扎实，掌握c++/Java/Python等至少一种编程语言，熟悉pytorch/tensorflow等至少一种深度学习计算框架； 5. 落地能力强，善于沟通协作，勇于创新，思路清晰，目标导向； 6. 在智能问答、智能搜索、文本生成等方向有实际项目落地经验者优先。 7. 在相关顶会发表论文者优先。 深度学习算法工程师 1.计算机或相关专业本科及以上学历，有较强的工程实现能力（python和c++基础扎实），能从容应对算法实现过程中的调试、性能优化等问题；熟悉深度学习训练平台，如pytorch、tensorflow；熟悉常用的框架，如huggingface 2.熟悉常见的NLP或CV深度学习模型及其应用方法，如transformer、CNN、RNN、LSTM；熟悉NLP或CV预训练方法和模型、紧跟前沿技术 3.精通NLP或CV算法领域基础知识并在至少一个领域有深入研究和落地经验，包括但不仅限于图像分类、目标检测、人脸识别、文本语义计算、实体识别、文本分类、机器翻译算法等 4.熟悉大规模分布式训练框架，如deepspeed 5.具有良好跨团队合作与沟通能力，善于思考，有较强的分析与解决问题的能力 具有以下条件者优先考虑： 1.对搜索业务有经验者 2.有优秀开源项目经历者 3.在深度学习相关竞赛中取得优异成绩者 4.在国际**会议或期刊发表论文者

1.熟悉图像与视频分类、检测、分割、跟踪等算法或有相关经验； 2. 熟悉 GAN 相关图像生成、底层视觉任务、图像转换、人像编辑等算法或有相关经验； 3. 熟悉模型剪枝，裁剪，蒸馏，量化等优化方法，可在模型精度不变或略下降的情况下减少模型计算量； 4. 有较好的技术结合业务思维者优先。 5. 具有计算机视觉硕士或者博士学历，具有ICCV，CVPR等视觉会议发表者优先。

1. 熟悉协同过滤、矩阵分解、GBDT、LearningToRank、word2vec、CRF、LSTM等常见算法； 2. 优秀的代码能力，熟练掌握c++/java/python;掌握Tensorflow、PyTorch等深度学期框架;掌握Hadoop、Spark、PySpark等大数据平台； 3. 了解常用的算法和数据结构； 4. 了解的推荐算法/机器学习/数据挖掘/NLP理论和技术基础； 5. 有推荐、搜索rank 等相关经验优先；有cv的目标检测、OCR、或者图片分类等技术经验优先。

1.控制工程，机械、电子、计算机相关专业，本科及以上学历； 2.扎实的数学基础，掌握SLAM基本理论和算法，熟悉常用的激光、视觉SLAM框架，对State Estimation，Mutil-Sensor fusion算法有深入理解，有移动机器人/自动驾驶车辆定位导航相关竞赛或项目经验者优先； 3.熟悉常用的路径规划算法，有机器人路径规划开发经验者优先； 4.熟悉C++编程，熟练掌握常用算法与数据结构 ； 5.熟悉Linux编程和常用的调试工具 。