商湯基礎技術/身份認證組內直推

商湯基礎技術/身份認證組內直推，工作地點：北京。

實習/應屆

組內狀況

公司研發團隊正式員工多為清華、中科院、港中文等學校的 PhD，擔任實習生的 Mentor。組內也有很多代碼能力或科研能力超強的同學。
組內側重研究視頻理解（動作識別），模型理解，3D Vision，生物身份認證等 Topic。如果實習時間比較長的話有發 Paper 的機會。組內計算資源充足（三位數塊以上），近期也有很多 Topic 在做。
優秀應屆實習生可以享受優先轉正福利。還有免費早晚餐、免費健身房、水果零食等福利。待遇也非常有競爭力，實習除去衣食住行，每月入手一塊 2080 Ti 輕輕鬆鬆。

基本要求

加分項

工作職責

研究多種數據形態下的 2D 及 3D 大規模圖像（靜態）、視頻（動態）識別分析，包括但不限於多模態數據（multi-modality）、不平衡數據（imbalance data）、雜訊數據（noise data）、細粒度數據識別（finegrained classification）處理等。
負責將最前沿技術在大規模生產環境中部署，並完成在眾多實際應用領域的性能優化和落地。
將對抗性學習與實際應用相結合（adversarrial learning），包括但不限於分類任務中引入對抗性樣本（adversarial example）或對抗性攻擊（adversarial attack），以及圖像補全（image inpainting）、圖像美化（image enhancement）、圖像間遷移等。

任職要求

具有紮實的機器學習和數據挖掘基礎，包括 Deep Learning 及經典 Machine Learning 演算法（例如 HMMs, CRFs, SVMs, MRFs 等）。
有較強的學術比賽經驗或者在重要數據集的 Leaderboard 上排名靠前，比如 ImageNet 等學術數據集或者 Kaggle 等一些國內外商業比賽。
有較強的研究能力優先，如在以下領域發表過第一作者 CCF A 類會議或期刊等論文者優先，包括但不限於多模態數據學習（multi-modality learning）、細粒度數據識別（fine-grained classification）、大規模雜訊圖像視頻分析（large-scale noisy data analysis）等。
較強的演算法實現能力，熟練掌握 Python 編程，熟悉 C/C++/MATLAB 編程。
熟悉一個或多個常見的 ML/DL 開源工具庫，熟悉分散式機器學習框架，比如 TensorFlow, PyTorch, Caffe。
有較強的代碼能力優先，獲得過 ACM-ICPC 或其他商業代碼競賽的榮譽，如 ACM-ICPC 區域賽金牌、NOI 銀牌以上、百度之星決賽等；或代碼開源在 GitHub 上並有較大影響。
有責任心，具有良好的溝通表達能力，具備較強的團隊合作意識。

工作職責

任職要求

熟練掌握機器學習（特別是深度學習）和計算機視覺的基本方法。具有較強的數學基礎，有能力在標準演算法的標準上作修改，並進行相關數學推導等。
熟悉經典網路結構、經典網路壓縮演算法，有項目實戰經驗者或在 CCF A 類會議/期刊上發表過相關論文者優先。
較強的演算法實現能力，熟練掌握 C/C++ 編程，熟悉 Shell/Python/MATLAB 編程。
有較強的代碼能力優先，獲得過 ACM-ICPC 或其他商業代碼競賽的榮譽，如 ACM-ICPC 區域賽金牌、NOI 銀牌以上、百度之星決賽等；或代碼開源在 GitHub 上並有較大影響。
有責任心，具有良好的溝通表達能力，具備較強的團隊合作意識。