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转载于：极市平台，腾讯

AI博士笔记系列推荐

周志华《机器学习》手推笔记正式开源！可打印版本附pdf下载链接

腾讯优图

1.优图计算机视觉算法研究员（视频AI）

工作地点：深圳

工作年限：三年以上

岗位职责：

• 负责计算机视觉和深度学习核心算法的开发，涉及的主要问题包括但不限于视频分类、视频目标检测、时序动作检测等领域；

• 推进算法于实际业务的落地与关键应用，尤其在智能编目、智能拆条、短视频理解等方面。

岗位要求：

• 熟悉本领域的重点研究成果和开源项目，有较强学术经验者（如顶级会议/期刊第一作者或知名学术竞赛前三名）优先；

• 较强的算法实现能力，熟练掌握 Python、C/C++ 编程，熟悉常用深度学习平台，如 PyTorch、Caffe、TensorFlow 等；

• 获得过 ACM 或其他商业代码竞赛的荣誉，如 ACM 区预赛金牌、NOI 银牌以上、百度之星决赛等；或代码开源在 GitHub 上并有较大影响者优先；

• 优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情，同时又具备良好的团队合作精神；

• 有相关工作和项目经验的优先

2.优图计算机视觉研究员（工业AI）

工作地点：深圳

工作年限：三年以上

岗位职责：

• 负责计算机视觉和深度学习基本算法的开发与性能提升，涉及的主要问题包括但不限于物体检测、分类、语义分割和图像处理等；

• 工业AI的性能优化和落地；

• 提出和实现最前沿的算法，保持算法在工业界和学术界的领先。

岗位要求：

• 熟练掌握计算机视觉和深度学习的基本方法；

• 优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情;

• 较强的算法实现能力，熟练掌握C/C++ 编程，熟悉深度学习平台如pytorch, caffe, tensorflow等；有工作经验和项目经验的优先；

• 有较强的代码能力优先，获得过ACM或其他商业代码竞赛的荣誉，如ACM区预赛金牌、NOI银牌以上、百度之星决赛等；

• 或代码开源在github上并有较大影响；

• 有较强的研究能力优先；

• 有较强的学术比赛经验或者在重要数据集的Leaderboard上排名靠前者优先。

3.优图人脸识别算法研究员

工作地点：上海

工作年限：三年以上

岗位职责：

• 负责超大规模超高精度人脸识别算法优化；

• 负责金融级人脸识别方案落地及效果性能优化。

岗位要求：

• 计算机相关专业，硕士以上学历，博士优先；

• 对计算机视觉有深入理解与应用，精通人脸识别和图像质量评估相关算法者优先；

• 对机器学习、深度学习有较深理解和应用，有GPU集群深度学习算法优化经验者优先；

• 极佳的工程实现能力，精通C/C++、Matlab、Python等至少一门语言，精通tensorflow，pytorch等至少一种深度学习框架；

• 有很好的研究积累和创新能力，思维活跃，能快速学习新知识，对技术研发富有激情；

• 拥有海外研发经历、国际顶尖学术论文或者知名竞赛排名的，优先考虑。

4.优图AI算法评测工程师

工作地点：深圳

工作年限：三年以上

岗位职责：

• 负责计算机视觉、深度学习领域的专项技术测试工作；

• 负责算法评测的方案设计，技术指标选型，数据集构建，保证算法效果评估的正确性和合理性；

• 负责算法质量的跟进，对算法落地情况进行追踪，协助研发对算法问题进行分析和定位；

• 负责测试相关工具的设计实现与维护。

岗位要求：

• 计算机/软件工程/数学相关专业本科及以上学历；

• 熟悉软件测试理论及测试流程，具备3年以上测试开发或算法测试经验；

• 熟练使用C++/python中的一种，熟悉常用的数据结构、算法和设计模式；

• 有图像处理、机器学习等技术背景优先；

• 良好的沟通表达能力和团队协作能力，优秀的分析和解决问题能力，强烈的求知欲和上进心。

腾讯AI Lab

1.深度学习研发工程师（深圳）

工作地点：深圳

工作年限：三年以上

岗位职责：

该岗位为机器学习和人工智能方向。主要职责包括但不限于：

• 负责机器学习（尤其是深度学习领域）的理论研究和算法、模型开发，包括但不限于：神经网络模型设计，元学习，自动超参数优化，在线学习和各种优化方法尝试；

• 对业界经典算法和模型进行分布式版本开发，实现加速，丰富公司内部的公用并行算法库 对机器学习尤其是深度学习、元学习等前沿问题进行探索与研究，结合未来实际应用场景，提供全面的技术解决方案

• 对计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域提供模型支持，进行创新研究和落地产品开发

岗位要求：

• 计算机、应用数学、统计学、模式识别、人工智能、自动化控制、运筹学、生物学、物理学/量子计算、神经科学等专业，硕士及以上学历；

• 精通C/C++、Java、Python等至少一门编程语言，有较强动手能力。了解目前常见的机器学习或者深度学习框架中的一个或者多个：Tensorflow， Pytorch, Caffe, Spark, XGBoost等；

• 或有相关的开源项目贡献经验，或有过编程或建模大赛的获奖经历或熟悉常见的机器学习模型算法，比如LR、GBDT、FM, Random Forest等；

• 熟悉Deep Learning常见模型算法，如CNN/DNN/RNN/LSTM等，有完整业务线上DL建模和调参经验或领域顶会论文(NIPS/ICML/CVPR/KDD等)发表经验；

• 熟悉常见的分布式编程语言及计算机体系结构；有数据建模业务经验或领域顶会论文(SOSP/OSDI/NSDI/EuroSys等)发表经验；

• 有良好的逻辑思维能力和数据敏感度，能够熟练阅读和编写英文论文，具有优秀的科学技术研究能力。

2.图像图形算法研究员

工作地点：深圳

工作年限：二年以上

岗位职责：

• 针对应用场景研发最新的CV、CG算法 快速复现学界业界最新的算法并提出改进方案，并和工程师一起将前沿算法优化至可商用的程度；

• 研究和开发用来高保真的3D人脸和人体建模、渲染、动画相关的算法 在顶级会议或期刊上发表计算机视觉和图形学高质量学术论文

岗位要求：

• 硕士及以上学历，相关工作经验至少两年；

• 熟悉美颜美妆、人脸滤镜、3D人脸人体重建、人脸人体3D/2D关键点检测、视频的编辑与生成算法者优先考虑；

• 有基于摄像头输入的实时应用开发经验者优先；

• 良好的沟通、需求理解能力和团队合作能力，工作积极主动负责。

end

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王博的系列手推笔记（附高清PDF下载）：

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第一章思维导图

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第二章“模型评估与选择”

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第三章“线性模型”

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第四章“决策树”

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第五章“神经网络”

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第六章支持向量机（上）

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第六章支持向量机（下）

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第七章贝叶斯分类（上）

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第七章贝叶斯分类（下）

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第八章（上）

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第八章（下）

博士笔记 | 周志华《机器学习》手推笔记第九章

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