全球人工智能
内容参考:CVTE
CVTE中央研究院是一个进行基础和应用技术研究的机构,旨在为公司的技术驱动增长战略提供强有力的支持。目前的研究兴趣包括视觉计算(包括图像处理、图像识别、视频处理、立体视觉)、信号处理(包括音频信号处理、生物医学信号处理)、机器人控制与系统、自然语言处理和语音识别。
技术应用
致力于图像处理、图像识别与理解、视频处理、三维成像等问题的算法研究,并将研究成果应用到公司相关业务和产品中。目前,该研究主要集中在工业机器视觉、人脸识别和医学图像处理方面,相关研究成果正在逐步应用于:
1.自动化工业制造:通过摄像头自动检测电路板缺陷。
2.无人银行服务:通过自主研发的人脸识别技术,实现无人开卡、无卡提现等银行功能。
3.虚拟佩戴等服务:在公司魔镜产品上实现虚拟试戴戒指等功能。
方向要求:
-图像处理/计算机视觉/机器学习背景
-熟悉美国有线电视新闻网/RNN为佳
-熟悉OpenCV/ITK优先
-在CVPR/ICCV/ECCV/TPAMI/SIGGRAPH/IJCV/TIP/MICCAI发表的相关论文优先
技术应用
致力于麦克风阵列、语音识别等技术的基础理论研究,同时推动其在特定领域的应用,为用户提供最自然、便捷、有效的交互方式。目前正在开发一种语音说话人,它集成了远场拾取、方向增强、回声消除、语音识别等核心技术,实现人与说话人之间的自然语音交互。
方向要求:
-熟悉HMM嗯,最好是DNN和RNN
-熟悉HTK,最好是KALDI
-首选在TASLP/TSP/ICASSP发表的论文
技术应用
致力于麦克风阵列、语音识别等技术的基础理论研究,同时推动其在特定领域的应用,为用户提供最自然、便捷、有效的交互方式。目前正在开发一种语音说话人,它集成了远场拾取、方向增强、回声消除、语音识别等核心技术,实现人与说话人之间的自然语音交互。
方向要求:
-熟悉HMM嗯,最好是DNN和RNN
-熟悉HTK,最好是KALDI
-首选在TASLP/TSP/ICASSP发表的论文
技术应用
致力于文本数据挖掘、语义理解和信息检索技术的研究,使机器更好地理解人类语言,并将最新研究成果应用于文本检索、语音识别、知识图谱构建、问答系统等服务。目前正在开发一个简历检索系统,可以根据简历中的各种中长文和短文本提取相应的感兴趣的文本,并结合已有的标注信息,从而检索简历。未来规划研究包括:
1.语音识别的语言模型:建立一个语言模型来提高语音识别的效果。
2.知识地图构建:构建面向特定行业、适用于不同业务场景的知识地图。
3.问答系统:为服务机器人、银行客服等产品提供一个场景可用的问答系统。
方向要求:
-掌握NLP领域的常用技术,如词性标注、实体识别、分词算法、句法分析等。
-数据挖掘经验,如文本分类、聚类和回归
-知识地图、本体库、语义网络方面的经验
-最好在美国公民自由联盟/欧洲国家语言学会/SIGIR/科林/AAAI发表论文
技术应用
致力于机器人控制系统解决方案的研发,包括工业机械手控制器和智能服务机器人控制系统。目前,基于实时操作系统和开源软件,我们正在开发一种低成本但可靠的工业机械手控制器。未来规划研究包括:
1.工业机械手控制器:模块化控制器软件框架;控制器的总线通信技术;机械臂运动控制技术
2.智能服务机器人:集成机器视觉、语音识别、自然语言处理等相关人工智能技术;机器人室内导航定位;记忆和智能推理。
方向要求:
-熟悉ROS/OROCOS者优先
-熟悉视觉或激光定位和导航算法者优先
-有机器人开发经验或相关竞赛经验者优先
技术应用
致力于大数据平台的系统建设和上层应用,结合数据挖掘、机器学习等技术,为企业提供大数据存储、计算和数据分析的能力。现有研究和未来规划包括:
1.数据存储:为企业构建大规模数据存储服务
2.数据计算:为企业构建大规模分布式计算服务
3.客户画像:为银行建立客户标识系统和数据服务平台
4.自助分析平台:构建基于大数据架构的数据分析平台
方向要求:
-熟悉Hadoop、Spark、HBase、Hive、Sqoop等开源项目,对大数据技术有浓厚兴趣
-至少掌握Java、Python、Scala、Shell中的一种语言
-熟悉常用数据挖掘和机器学习算法,有相关项目经验者优先
-最好是在ICML/NIPS/TBD/KDD/TKDE发表的论文
-有Hadoop生态系统开源项目源代码经验者优先
——优秀的学习能力和研究能力,对技术的热情,对完美的追求和挑战的勇气
招聘对象和要求
2017年毕业,博士(专业能力匹配的优秀硕士),不限城市和学校
年收入:50万+(博士)
他在模式识别、信号处理、语音处理、图像处理、机器视觉、自然语言处理、机器人学、人工智能、机器学习、应用数学、物理或生物医学工程方面有着深厚的研究经验。
符合以下条件者优先考虑:
1.在上述方向的顶级国际期刊/会议上发表论文
2.在上述方向(包括赛事、比赛)的算法方面有丰富的实践经验
3.熟悉Python/C++
4.有深度学习模型加速和模型压缩的经验
5.有三维视觉、光学字符识别、视觉SLAM等方面的研究经验
你的简历筛选后,我们会找人联系你进行专业面试。
1.重新开始
2.代表作品(毕业论文、期刊/会议论文、专利等。)
3.研究成果展示(可选)
4.GitHub帐户(可选)
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