职位&公司对比
职位详情
- 北京
- 不限
- 本科
- 机器学习
- 深度学习
- 人工智能
岗位描述: 1. 负责神马搜索及推荐产品中的离线及在线算法研发和持续优化; 2. 和业boss务团队深入合作,通过算法改进不断提升用户体验和促进业务发展; 3. 具体工作内容包括: a. 基于大规模用户行为及海量数据,优化搜索排序基础算法及策略,探索个性化、场景化的搜索排序。 b. 基于大规模用户行为,以用户体验、业务效果未目标,建立并优化推荐系统的基kanzhun础算法和策略 c. 跨行kanzhun业、垂类的通用搜索、推荐算法技术及解决方案的积累 d. 应用深度学习尖端技术,突破推荐及搜索领域核心算法问题 岗位要求: 1. 具备较好的算法知识背景。能熟练运用深度学习模型解决相关问题。 2. 了解常领域用算法,理解算法思想,并有实际应用经验。 3. 有深度学习、大规模并行化机器学习研发经历为佳。 4. 熟悉linux平台,精通c++/java,熟悉python,具有良好的编程习惯和算法基础。 5. 了解相关领域的最新直聘进展,能够将前沿方法引入到工作中不断提升效果。
职位详情
- 北京
- 5-10年
- 硕士
- 机器学习
- 多模态算法
- C/C++
- Python
- 自动标注
- 深度学习
职位描述 1、负责自动驾驶领域 4D Autolabel 的深度学习模BOSS直聘型、跟踪、平滑等相关技术开发及研究,支撑包括但不限于静态道路元素、动态障碍物以及occupancy 等数据真值的自动化提取模型算法和链路开发。 2、负责设计开发自动化或半自动化的感知所需真值获取算法及链来自BOSS直聘路,包括但不限于激光点云目标检测、激光点云分割、图像与点云融合目标提取、BEV 纯视觉以及BEV 多模态等模型算法。 3、负责自动驾驶前沿算法调研与实现,如3D Gaussion spl直聘atting,NeRF 和 LVM等,能boss够将相关技术应用于4D Autolabel相关任务。 4、与自动驾驶数据闭环系统中的其他环节紧密配合,基于自动化的模型算法持续提升标注效率与质量,降低标注成本,加直聘速数据闭环,打造行业一流的自动驾驶领域 4D Autolabel 生产算法、工具及平台。 职位要求 1、自动化,电子工程,计算机,数学等相关专业研究生及以上学历。熟悉BEV 下静态要素、动态要素、空中要素、occupancy等基于NN 以及 transformer 的离线或在线模型算法。 2、熟悉相机,毫米波雷达,激光雷达等车载传感器的特点熟悉多传感器,多目标检测、跟踪、识别等算法。 3、编程能力优秀,熟悉Linux, 熟练使用 C++/ C 和 Python等编程语言,以及熟练使用Pytorch, TensorFlow 等进行模型搭建等,具备良好的编程习惯。 4、在计算机视觉(CVPR, ICCV, ECCV, ICRA)等相关会议发表论文者 或 有ACM 经验者优先。 5、熟悉 VAE,3D Gaussion splatting,diffusion model 等基础生成模型者优先。
技能解析
- 解决方案
- 用户体验
- 海量数据
- 基础算法
- 机器学习
- 算法基础
- 提升用户体验
- 用户行为
- 算法技术
- 深度学习
- 编程习惯
数据来自CSL职业科学研究室
技能解析
- 激光雷达
- 自动驾驶
- 技术开发
- 计算机视觉
- 技术应用
- 编程语言
- 设计开发
- 电子工程
- 编程能力
- 模型算法
- 深度学习
- 编程习惯
数据来自CSL职业科学研究室
工作时间
公司福利
- 五险一金
- 补充医疗保险
- 年终奖
- 股票期权
- 员工旅游
- 免费班车
- 餐补
- 交通补助
- 节日福利
- 零食下午茶
公司福利
- 五险一金
- 补充医疗保险
- 定期体检
- 年终奖
- 股票期权
- 带薪年假
- 员工旅游
- 通讯补贴
- 交通补助
- 节日福利
- 住房补贴
- 零食下午茶
备注
职位发布者未明确表明公司信息,具体可咨询职位发布人进行确认。