AI机会

写在前面

最好的机会❤️最牛的你！

1.

BAT等科技巨头

智能决策专家：研究在不确定／复杂系统下的动态系统优化，包括但不限于供应链优化，库存优化，动态定价和收益管理等具体问题；基于实际问题，研发基于控制理论，强化学习，动态规划等相关模型，以及在云／端环境下的代码开发和交付；

NLP算法：负责自然语言处理相关底层技术和平台的研究与实现； 负责面向问答技术的语义分析、知识库建立、知识推理等事宜的方法和实践。

语音识别算法：负责阿里巴巴集团旗下语音产品的声学模型、语言模型等的训练、测试。

自然语言理解：语义匹配算法、语义知识表示、知识挖掘的研究和开发； 智能问答系统的研究和开发。

音频算法：参与音频相关项目的研究与开发，包含降噪增强、回声消除，麦克风阵列， 代码优化；需要有VoIP通话引擎/语音增强算法（AEC/AGC /ANR/多麦降噪）等相关方向至少一个以上项目交付的成功经验。

声纹识别：负责声纹识别 或 音频指纹,数字水印相关技术研究工作；需要具有声纹/情绪/语种识别或者 音频指纹、水印方面 研究开发经验。

三维视觉算法：负责三维建模系统的设计和研发。包括但不限于：三维重建，场景重建，三维测量，SLAM，点云处理等方向。

图像搜索算法：负责图像算法的设计和研发。包括但不限于：图像特征，识别，检测，分割等方向。

向量搜索算法：负责向量搜索算法的研发和迭代；负责算法技术的落地和前沿算法理论的扩展。

工业视觉算法：工业视觉算法的研发，包括而不限于图像处理，图像识别，物体检测等。负责视觉算法在工业视觉的落地和前沿算法理论的扩展。

阿里云-机器学习：对业界的分布式机器学习算法和应用有广泛了解并且能够跟踪最新进展，深入分析现有算法，给出有效的优化解决方案，并在现有的算法基础上进行新算法和模型的开发；承担自然语言理解、深度学习、文本挖掘等方面核心算法的研究工作。

蚂蚁金服-机器学习：研发并架构后台算法系统，包含前沿算法引入、开源框架调研、生产环境部署、性能优化等等； 建立并持续提升面向金融行业的机器学习的系统方案，研发高性能、可扩展、高可靠的金融智能云解决方案。

菜鸟-机器学习：承担在菜鸟网络业务平台上，依托于物流网络履行数据的时效预测、容量预估、件量预测等课题，思考如何运用机器学习技术与运筹优化形成配合，来解决有效在降低计算复杂度的同时保持求解精度的先进算法。

高德地图-机器学习：以高德大数据为核心，对具体问题进行分析，构建机器学习模型，参与高德数据产品与应用的数据研发，发掘数据商业价值。

ICBU-机器学习：阿里巴巴业务平台事业部的数据服务团队，坐拥阿里旗下商品、交易、会员、店铺、推荐、营销等多个核心业务平台数据。

IMU系统定位：设计和开发惯性测量单元(IMU)和惯性导航系统(INS)，包括利用理论和真实数据进行性能评估；开发实时导航算法，包括卡尔曼滤波、最小二乘定位、GNSS集成，并在软件中建立高效、稳健、高性能的INS/GPS/GNSS导航算法。

GPS系统导航：进行全球定位系统(GPS)、惯性传感器、集成INS/GPS导航和可替代导航传感器等领域的硬件/软件开发；利用六自由度仿真或协方差分析工具进行导航研究，并论证性能结果；对仿真和硬件子系统测试中导航性能进行分析与风险评估。

激光雷达信号处理：与电气和机械工程师共同设计高度集成的传感器系统；负责信号转换和信号处理，实现运动控制等。

FPGA研发：为自动驾驶车辆设计、测试和部署高性能的计算硬件平台和传感器融合技术。具有Xilinx FPGA器件（如Ultrascale, Zynq, Artis等）及相关EDA工具（如Vivado, ILA, XSDK等）使用经验。

图形及可视化：负责无人车高精地图3D/2D交互式地图编辑系统的开发，负责无人车高精地图的可视化验证系统。

高精地图系统研发：负责无人车高精地图生产及车载后端系统的架构设计及实现；负责无人车高精地图生产及车载后端系统的性能优化。

推荐算法：负责特征工程、CTR预估、排序学习等模型和算法的持续优化和研究，持续提升产品体验和商业价值。

数据挖掘算法：分析用户行为和个性化需求，设计和研发look-alike（相似人群扩展）、用户画像等DMP相关的模型与算法，为商业广告和360众多用户产品提供精准人群分析和个性化服务。

反作弊算法：设计机器学习、人工智能算法，建立o2o领域线上、线下精准打击策略及模型，持续完善和优化反作弊系统；分析覆盖交易、资金流向、物流网等的全链路网络数据，挖掘作弊行为背后的动机和作弊人群不同的行为模式，从而采取有效的措施阻止作弊行为的扩散和影响。

自然语言算法：负责CTR平台的建设，从海量数据中提取相关特征刻画用户对广告点击率的问题，负责广告排序及广告排放等方面的策略研究和实现；负责文本分析，包括分词、词性标注、命名实体识别、词赋权、聚类分类、商业价值分析、中心词分析、语义分析等，旨在提升查询和广告匹配的召回率和准确率指标，以提升商业变现能力。

机器人算法SLAM：移动机器人定位与地图构建算法的研究与开发；研发机器人自主导航中的路径规划、导航避障、参数优化等算法。

图像算法：图像和视频分类、检测、分割、跟踪等算法。图像处理相关算法，在图片增强、美颜、滤镜、风格化等方向。

图形算法：研究和优化图形图像渲染引擎；有OpenCV、图形学、视频渲染、物体跟踪、人脸识别、3d重建等相关方向的研究或开发经验。

计算机视觉：负责互联网视频中的结构化分析，包括但不限于场景识别，视频分类，名人识别，OCR等问题；负责视频监控场景下的行为分析，包括但不限于人脸识别，异常检测，姿态识别等。

音视频算法：研究和优化流媒体、短视频的编解码算法与策略；研发实用化的图像增强算法。

地图算法：负责LBS检索的自然语言理解和ranking方向的技术研发；通过query改写等NLP技术，和相关性算法、策略，进行算法改进和策略研发，提高检索质量。

定位算法：从多个角度对海量用户轨迹行为进行建模预测，构建基于LBS的用户画像、轨迹建模等并在产品中落地；优化LBS数据仓库，改进数据训练模型，提升数据ETL效率。

2.

十大热门独角兽

快人一步 抢先入群！

快人一步  抢先入群

与TOP30 AI公司大牛PK分享、进化成长！

这是最好的时代，也是最坏的时代！

不容置疑的是，Ai无处不在！

用速度和激情创赢Ai时代，

2018丨一起「每日Ai」