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2024-07-14

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岗位描述
对于一个研究者来说,什么最重要?
是上亿量级的数据,是丰富的应用场景,是超大规模的计算资源,是全谱领域的深厚技术积累,还是追求极致的创新氛围?
作为计算机视觉方向的研究工程师,你可以:
1. 负责图像/视频相关算法的研究与开发,包括深度学习以及常用机器学习方法在机器视觉中的应用;
2. 负责计算机视觉相关的技术研发工作,包括但不限于:人脸识别、物体检测、分类、语义分割和图像处理、人体(活体)识别、车辆与人员的检测识别与跟踪、图像/视频搜索、视频语义分析、视频特征提取与识别、页面分析与自动合成、OCR等算法与系统研发领域;
3. 负责深度学习、图像理解、机器学习等前沿技术的研发储备和平台建设,结合未来实际应用场景,提供技术解决方案。
在腾讯做研究,「我全都要」从来不是梦。
岗位要求
必须具备的:
包含但不限于计算机、信息工程、模式识别、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、统计学、应用数学、物理学/量子计算、信息安全、信号与信息处理等专业的博士和优秀硕士;
熟练掌握计算机视觉和图像处理相关的基本算法及应用,熟悉caffe、tensorflow,pytorch等至少一个深度学习框架;
较强的工程实现能力,熟练掌握 C/C++ 编程,熟悉 Shell/Python/Matlab 至少一种编程语言。
可以加分的:
在CVPR、ICCV、ECCV、ICML、NeurIPS、COLT等计算机视觉、机器学习学术会议或期刊以第一作者发表过文章、有丰富项目经验优先。
机器视觉检测工程师职业大全:
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