主分类:计算机视觉与图像感知算法研发
辅助:AI训练推理与计算优化(仅展示)
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "手机部-大软件-图像算法专家",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法研发"AI生成
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"company": {
"company_name": "小米集团",
"company_industry": "消费电子 / 智能制造 / 物联网",
"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "小米是一家消费电子和智能制造企业,以智能手机、智能硬件和物联网平台为核心。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 负责图像相关算法的设计,优化和落地,要求有大规模场景算法落地经验\n2. 负责人脸检测,注视方向,距离测算,手势识别,场景感知等算法开发,并达到业界头部水平\n3. 负责图像相关算法在端侧的算子拆解,并部署于低功耗NPU算力单元或CPU\\NPU\\GPU端\n4. 负责训练数据的预处理工作,包括如何收集图像数据,标注数据,数据增强和数据的清洗工作\n5. 参与创新技术的预研和产品化工作,及整体方案可行性评估验证,并撰写相关论文,专利",
"requirements_text": "1. 计算机科学、信息工程、电子工程、机器人学等专业,有Linux 下 C++/python/Java开发经验\n2. 熟练掌握深度学习相关理论,包括BP算法、神经网络、CNN、RNN、LSTM等\n3. 熟悉深度学习框架,如pytorch,tensorflow等,有算法落地经验者优先\n4. 熟悉计算机视觉技术,如图像滤波,压缩和缩放等算法,熟悉图像质量评估的主客观评价指标\n5. 具有强烈的工作责任心,有良好的沟通能力和团队合作精神,承压能力",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"Linux",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"深度学习",
"计算机视觉",
"团队协作",
"沟通能力"
],
"preferred_qualifications": "3. 熟悉深度学习框架,如pytorch,tensorflow等,有算法落地经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "手机部-大软件-图像算法专家\n职位描述\n1. 负责图像相关算法的设计,优化和落地,要求有大规模场景算法落地经验\n2. 负责人脸检测,注视方向,距离测算,手势识别,场景感知等算法开发,并达到业界头部水平\n3. 负责图像相关算法在端侧的算子拆解,并部署于低功耗NPU算力单元或CPU\\NPU\\GPU端\n4. 负责训练数据的预处理工作,包括如何收集图像数据,标注数据,数据增强和数据的清洗工作\n5. 参与创新技术的预研和产品化工作,及整体方案可行性评估验证,并撰写相关论文,专利\n\n职位要求\n1. 计算机科学、信息工程、电子工程、机器人学等专业,有Linux 下 C++/python/Java开发经验\n2. 熟练掌握深度学习相关理论,包括BP算法、神经网络、CNN、RNN、LSTM等\n3. 熟悉深度学习框架,如pytorch,tensorflow等,有算法落地经验者优先\n4. 熟悉计算机视觉技术,如图像滤波,压缩和缩放等算法,熟悉图像质量评估的主客观评价指标\n5. 具有强烈的工作责任心,有良好的沟通能力和团队合作精神,承压能力\n1. 负责图像相关算法的设计,优化和落地,要求有大规模场景算法落地经验\n2. 负责人脸检测,注视方向,距离测算,手势识别,场景感知等算法开发,并达到业界头部水平\n3. 负责图像相关算法在端侧的算子拆解,并部署于低功耗NPU算力单元或CPU\\NPU\\GPU端\n4. 负责训练数据的预处理工作,包括如何收集图像数据,标注数据,数据增强和数据的清洗工作\n5. 参与创新技术的预研和产品化工作,及整体方案可行性评估验证,并撰写相关论文,专利\n1. 计算机科学、信息工程、电子工程、机器人学等专业,有Linux 下 C++/python/Java开发经验\n2. 熟练掌握深度学习相关理论,包括BP算法、神经网络、CNN、RNN、LSTM等\n3. 熟悉深度学习框架,如pytorch,tensorflow等,有算法落地经验者优先\n4. 熟悉计算机视觉技术,如图像滤波,压缩和缩放等算法,熟悉图像质量评估的主客观评价指标\n5. 具有强烈的工作责任心,有良好的沟通能力和团队合作精神,承压能力",
"standard_classification": {
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