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崗位職責是什么
深度學習崗位是一個專注于利用機器學習技術，尤其是深度神經網絡來解決復雜問題的專業(yè)職位。在這個角色中，專業(yè)人員設計、開發(fā)和優(yōu)化算法，以幫助公司從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，推動產品和服務的創(chuàng)新。
崗位職責要求
1. 精通python、tensorflow、pytorch等深度學習框架。
2. 擁有扎實的數(shù)學基礎，包括線性代數(shù)、概率論和統(tǒng)計學。
3. 熟悉數(shù)據(jù)預處理、特征工程和模型評估方法。
4. 具備良好的編程習慣和代碼管理能力。
5. 能夠進行大規(guī)模數(shù)據(jù)分析和高性能計算。
6. 了解最新的深度學習研究趨勢和技術動態(tài)。
7. 具備良好的溝通技巧，能夠與跨部門團隊有效協(xié)作。
崗位職責描述
深度學習工程師的工作涵蓋了從數(shù)據(jù)獲取到模型部署的全過程。他們需要理解業(yè)務需求，收集和清理數(shù)據(jù)，構建和訓練復雜的神經網絡模型，然后將這些模型整合到公司的軟件系統(tǒng)中。此外，他們還負責監(jiān)控模型性能，持續(xù)優(yōu)化模型以提高預測準確性和效率。
在項目實施階段，深度學習工程師需要與數(shù)據(jù)科學家、產品經理和軟件工程師緊密合作，確保模型的實用性與可行性。他們不僅要編寫高質量的代碼，還要具備解釋模型結果的能力，幫助非技術人員理解模型的工作原理和價值。
有哪些內容
1. 模型開發(fā)：設計并實現(xiàn)創(chuàng)新的深度學習模型，如卷積神經網絡（cnn）、循環(huán)神經網絡（rnn）或生成對抗網絡（gan）。
2. 數(shù)據(jù)處理：清洗、預處理和標注大量數(shù)據(jù)，為模型訓練做好準備。
3. 實驗與優(yōu)化：通過a/b測試和超參數(shù)調優(yōu)，持續(xù)改進模型性能。
4. 文檔撰寫：編寫清晰的技術文檔，記錄模型設計和實現(xiàn)過程。
5. 團隊協(xié)作：參與跨部門會議，與產品經理討論需求，與工程師協(xié)調集成工作。
6. 技術分享：定期進行內部技術分享，提升團隊的整體技術水平。
7. 研究跟蹤：關注學術界和工業(yè)界的最新進展，將前沿技術應用于實際項目。
深度學習崗位不僅需要深厚的理論知識，還需要實際操作經驗和對業(yè)務的深刻理解。在這個快速發(fā)展的領域，不斷學習和適應新變化是成功的關鍵。
深度學習崗位職責范文
第1篇 智能語音-深度學習平臺算法優(yōu)化工程師職位描述與崗位職責任職要求
職位描述：
項目介紹：
搜狗智能語音項目致力于打造業(yè)界領先的以語音為主的多模態(tài)輸入、理解以及表達的人工智能技術，目前技術方向涵蓋了語音識別、聲紋識別、手寫識別、語音合成、語義理解、對話系統(tǒng)等多個方面，具備了從研發(fā)到技術輸出的完整能力。其中搜狗語音識別技術一直保持在國內的技術領先地位，搜狗輸入法穩(wěn)居國內大語音輸入應用，語音識別準確率超過97%，語音輸入頻次達到每天1.4億次以上。而且，搜狗語音交互引擎——知音引擎的發(fā)布進一步展現(xiàn)了公司在智能語音領域強大的技術實力，隨著搜狗語音技術的日趨智能化和服務化，智能語音技術將會在物聯(lián)網、車聯(lián)網等多個場景得到應用，并布局到更多的終端入口，推出更多有價值的技術和產品。
職位職責：負責深度學習算法優(yōu)化
任職要求：
1. 熟悉語音識別和自然語言處理相關方向的深度學習算法
2. 熟悉深度學習模型的壓縮技術：例如量化、剪枝等
3. 熟悉深度學習模型的訓練和調參過程
4. 熟悉深度學習編程框架tensorflow優(yōu)先
加分技能：
1. 有深度學習算法開發(fā)經驗優(yōu)先
2. 有高性能計算背景優(yōu)先
第2篇 深度學習崗位職責任職要求
深度學習崗位職責
深度學習 1.負責深度學習的技術難點攻關與前瞻研究， 領域包括圖像識別，物體檢測，視頻分析，模型壓縮等;
2. 負責深度學習相關的技術以及系統(tǒng)的研發(fā)。
3. 在深度學習、統(tǒng)計機器學習、計算機視覺、優(yōu)化方法等任一方面有1-3年的研究經歷，碩士及以上學歷;
4.熟悉物體(人體、人臉、通用目標)檢測、跟蹤與識別的基本算法;
5.能夠熟練閱讀領域論文，并且擁有較強算法實現(xiàn)能力;
6.具有良好的溝通能力和團隊合作精神。 現(xiàn)金部分，若是很厲害的人可以加期權~ 1.負責深度學習的技術難點攻關與前瞻研究， 領域包括圖像識別，物體檢測，視頻分析，模型壓縮等;
2. 負責深度學習相關的技術以及系統(tǒng)的研發(fā)。
3. 在深度學習、統(tǒng)計機器學習、計算機視覺、優(yōu)化方法等任一方面有1-3年的研究經歷，碩士及以上學歷;
4.熟悉物體(人體、人臉、通用目標)檢測、跟蹤與識別的基本算法;
5.能夠熟練閱讀領域論文，并且擁有較強算法實現(xiàn)能力;
6.具有良好的溝通能力和團隊合作精神。 現(xiàn)金部分，若是很厲害的人可以加期權~
深度學習崗位
第3篇 深度學習（圖像）科學家/資深經理職位描述與崗位職責任職要求
職位描述：
職責描述：
1.智能駕駛領域深度學習算法研究，艙內艙外環(huán)境下如行人，車輛等物體的檢測識別分割等算法。
2.針對需求設計深度學習模型，訓練調優(yōu)模型并裁剪至適合嵌入式平臺實現(xiàn)；
3.指導他人深度學習算法研究。
4.協(xié)助軟件人員將算法在嵌入式平臺上實現(xiàn)
任職要求：
1.相關專業(yè)碩士以上學歷。
2.扎實的數(shù)學和圖像基礎，熟悉常見的圖像、幾何、統(tǒng)計和機器學習技術
3.精通深度學習算法，熟練掌握算法開發(fā)流程。
4.熟練c/c++編程，熟悉python、matlab、opencv
5.具備良好的溝通與協(xié)調能力，良好的團隊合作意識，較強的責任感及進取精神。
第4篇 人工智能部-資深深度學習系統(tǒng)工程師職位描述與崗位職責任職要求
職位描述：
工作職責：
1、結合業(yè)務以及平臺發(fā)展目標，負責優(yōu)化平臺深度學習計算框架服務，滿足業(yè)務場景對深度學習算法模塊的需求；
2、跟進深度學習計算框架發(fā)展趨勢，并強調提升為平臺能力，更好的促進平臺的健康發(fā)展。
任職要求：
1、本科及本科以上學歷；
2、熟練掌握c++/python；
3、熟悉計算系統(tǒng)結構，了解常見數(shù)據(jù)結構；
4、熟悉tensorflow/pytorch/m_net/paddlepaddle/caffe任意計算框架，并具有較好的定制開發(fā)能力，具有計算框架任意核心模塊開發(fā)、優(yōu)化經驗的優(yōu)先；
5、良好的技術視野，對分布式系統(tǒng)、多核并行計算、gpu異構計算等系統(tǒng)有較好的理解，具備定位深度學習分布式、并行計算系統(tǒng)的故障和性能能力的優(yōu)先；
6、具備一定的深度學習或者機器學習領域知識的優(yōu)先；
7、扎實的工程coding能力，且有較強的工程規(guī)范實現(xiàn)；
8、良好的合作溝通能力，較強的抗壓能力。
第5篇 深度學習專家職位描述與崗位職責任職要求
職位描述：
1.掌握c/c++，python等編程語言。
2.了解機器學習原理，掌握svm，決策樹，隨機森林等常見學習算法。
3.了解基于深度學習特征提取的物體檢測類算法，物體跟蹤類算法，語義分割類算法等，包括但不限于rcnn類，ssd類，yolo類，fcn，segnet，refinenet等。
4.進行過深度學習神經網絡訓練，應用過遷移學習訓練。
5.掌握opencv，掌握scikit-learn，tensorflow，caffe，pytorch，keras等機器學習庫的一種或多種。
6.有能力在ssd，yolo等檢測框架的基礎上進行算法改進。
7.能夠快速閱讀英文論文，實現(xiàn)論文算法。
8.利用光流，kcf，深度學習等算法進行目標物的跟蹤及精確定位
9.有較強的數(shù)學功底。
1. build embedded platform of adas vision
perception. research skills， and finish validation works. be responsible of
overcoming key skills.
2. be responsbile of designing products
core architecture and e_tend. optimize architectures performance.
3. instruct products os planting and
optimizations.
4. be responsbile of system requirements
distribution and system platforms design.
5. image-recognition algorithms embedded
planting.
6. image-recognition algorithms embedded
optimization.
7. image-recognition algorithms embedded
development.
要求：
1.從事過圖像處理或者深度學習3年以上
2.從事過adas項目優(yōu)先;
第6篇 ai算法及深度學習工程師崗位職責及職位要求
ai算法及深度學習工程師職位要求
1.數(shù)學、統(tǒng)計學、計算機、大數(shù)據(jù)或金融類專業(yè)，碩士以上學歷；碩士或有留學背景優(yōu)先；
2.有大數(shù)據(jù)、ai或金融業(yè)從業(yè)經歷（資管、財富、量化投資等），對大數(shù)據(jù)、ai算法學習或金融業(yè)務有深入了解者優(yōu)先；
3.對以下至少一個領域有深入研究或者資深的工作經驗；
⑴深度學習；
⑵自然語言處理；
⑶搜索／推薦算法；
⑷知識表示及推理、問答系統(tǒng)；
⑸圖像識別；
⑹統(tǒng)計機器學習。
4.熟悉hadoop、spark、caffe、tensorflow等開源社區(qū)，有實際項目開發(fā)經驗；
5.熟悉python 和java 或r；有產品經理經歷優(yōu)先；
6.學習能力強、善于溝通、對技術創(chuàng)新充滿激情。
ai算法及深度學習工程師崗位職責
利用人工智能+大數(shù)據(jù)技術，為用戶提供智能化服務：
1.從事人工智能領域前沿算法的研發(fā)，技術驅動，探索人工智能的創(chuàng)新應用；
2.從具體的場景和問題出發(fā)，研發(fā)算法系統(tǒng)，產出解決方案；
3.構建人工智能平臺，將智能服務的能力賦予更多的產品。
第7篇 深度學習算法專家崗位職責、要求
深度學習算法專家職位要求
1.數(shù)學、計算機、自動控制或慣性導航與制導等相關專業(yè)，碩士及以上學歷或兩年以上相關工作經驗優(yōu)先考慮；
2.熟悉slam算法、機器人的路徑規(guī)劃、導航避障算法；
3.具有多傳感器信息融合、慣導等組合導航等專業(yè)知識的相關算法理論及軟件實現(xiàn)；
4.對控制理論和算法有深刻的理解和應用，有相關領域的實踐經驗者優(yōu)先考慮；
5.具備圖像處理及識別的基礎理論和算法知識，熟練掌握c/c++、matlab程序設計，有良好的編碼習慣；
6.具有較強的學習精神、分析能力和創(chuàng)新意識，善于提出可行性解決方案并驗證效果。
深度學習算法專家崗位職責
1.負責基于激光、rgb-d、tof等多傳感器信息融合算法及室內導航相關的控制算法開發(fā)；
2.研發(fā)機器人在室內未知環(huán)境中的slam算法；
3.研發(fā)機器人自主導航中的路徑規(guī)劃、導航避障、參數(shù)優(yōu)化等算法；
4.負責路徑規(guī)劃的信息配準融合、閉環(huán)檢測等前端算法以及貝葉斯濾波、圖優(yōu)化等后端算法；
5.完成產品開發(fā)及過程文檔的編寫；
6.負責深度學習在機器人領域的技術應用，側重環(huán)境感知和場景理解；
7.算法的原型驗證和效果驗證。
第8篇 深度學習（圖像、視覺方向）職位描述與崗位職責任職要求
職位描述：
職責描述：
1.基于深度學習的目標檢測、識別、場景理解、視頻分析相關算法的研究、實現(xiàn)和完善。
2.基于移動嵌入式端的深度網絡移植開發(fā)。
3.業(yè)內和學術界先進技術的跟蹤和原型化。
任職要求：
-具有數(shù)學、計算機、電子、自控、通信等相關專業(yè)的碩士或博士學歷及以上；有3年以上類似工作經驗者優(yōu)先考慮
-掌握機器學習深度學習等相關知識，有該領域算法的研究或開發(fā)經驗；
-具有較強的編程能力，熟悉cc++，python；
-熟悉神經網絡的各種模型，如：卷積神經網絡，遞歸神經網絡等，精通網絡設計和調優(yōu)；
-熟悉深度學習的開源框架，如caffe、tensorflow等;
-在公開測試集取得優(yōu)異效果、或在nips，cpvr等頂級會議發(fā)表論文、或有深度學習的產品研究經驗者優(yōu)先；
第9篇 深度學習軟件工程師職位描述與崗位職責任職要求
職位描述：
職責描述：
從事深度學習相關的應用程序開發(fā)，包括但不限于:
１．各種深度學習框架的移植與優(yōu)化；
2．深度學習輔助工具開發(fā)；
任職要求：
1、3年以上純開發(fā)工作經驗
2、電子工程、計算機、自動化等相關專業(yè)本科以上學歷；
3、熱愛編程，熟練掌握 c/c++和python語言之一；
4、熟悉linu_系統(tǒng)操作，熟練掌握linu_系統(tǒng)環(huán)境編程和調試方法；
5、良好的編程習慣和代碼風格，能夠撰寫相關技術文檔；
6、有進取心和責任心，有良好的團隊合作精神；溝通協(xié)調能力強，性格開朗，能承受較大的工作壓力；良好的學習能力和自我發(fā)展意識。
有以下經驗優(yōu)先考慮：
１．熟悉各種深度學習框架，有深度學習相關工作經驗；
２．熟悉各種多媒體編解碼協(xié)議；
３．有豐富的前端開發(fā)經驗。
第10篇 20503-深度學習圖像算法工程師職位描述與崗位職責任職要求
職位描述：
工作職責：
深度學習前沿算法研究，側重于圖像方向、目標檢測識別類的探索性研究；
深度學習算法的效果改進、性能優(yōu)化；
算法工程實現(xiàn)和應用落地的集成、調試、維護。
任職要求：
具有良好的數(shù)理功底和研究型工作的經驗；
具有良好的程序基礎，實戰(zhàn)能力強，能夠獨立分析和解決技術問題；
學習能力強，思維敏捷，能夠快速學習掌握新領域的知識和技能；
有深度學習相關研究和項目經驗者優(yōu)先；
良好的團隊協(xié)作能力。
第11篇 深度學習解決方案工程師職位描述與崗位職責任職要求
職位描述：
職責描述：
1.結合客戶需求，應用深度學習相關技術解決實際問題；
2.參與圖像處理、人臉識別、目標檢測等方案的設計及實現(xiàn)；
3.負責深度學習平臺部署及性能調優(yōu)。
任職要求：
1.掌握深度學習基礎知識如cnn、rnn、lstm等，有深度學習相關工程經驗；
2.掌握深度學習相關框架如caffe/tensorflow，以及opencv的開發(fā)，有較強的動手實現(xiàn)能力；
3.熟悉rdma等高性能網絡，有分布式計算如mpi開發(fā)經驗；
4.熟練掌握python/c++，有扎實的編程基礎、良好的編程風格和工作習慣；
5.具有獨立解決問題的能力，良好的團隊合作意識和溝通能力；
6.重點院校計算機相關專業(yè)本科及以上學歷。
第12篇 網頁搜索-深度學習平臺架構師職位描述與崗位職責任職要求
職位描述：
工作職責：
負責深度學習相關項目開發(fā)和系統(tǒng)性能優(yōu)化，支持搜狗網頁搜索，翻譯等業(yè)務。
負責深度學習平臺搭建，訓練系統(tǒng)優(yōu)化，加速深度學習模型訓練。
任職資格：
1，熟練使用c/c++和python，對算法設計和數(shù)據(jù)結構有深入理解，熟悉linu_操作系統(tǒng)。
2，有異構計算平臺加速經驗，熟悉nvidia cuda平臺。
3，了解主流深度模型結構（cnn/rnn/attention/transformer）以及訓練框架（tensorflow等）
4，較強的分析問題、解決問題的能力
5，有5人以上團隊管理經驗者優(yōu)先
6，良好的文字、語言溝通表達能力，邏輯思維清晰，良好的團隊合作精神
第13篇 深度學習崗位職責
機器學習、深度學習算法架構師 之江實驗室 之江實驗室 職責描述:
1. 構建核心機器學習、深度學習、強化學習平臺(核心算法庫);
2. 開發(fā)平臺上優(yōu)化的單機,多機的深度學習基準算法(如imagenet,squad)dawnbench基準
3. 構建智能平臺、與應用開發(fā)工程師緊密合作,簡化機器學習并將其應用到智能應用產品中
任職要求:
1.?具有計算機科學、統(tǒng)計學、數(shù)學相關學歷及專業(yè)背景,掌握扎實的機器學習、深度學習、強化學習、統(tǒng)計學習或數(shù)據(jù)挖掘等理論,兩年以上研發(fā)工作經驗。
2. 熟悉相關技術:機器學習、深度學習、強化學習、自然語言處理或計算機視覺等;
熟練掌握一或多個深度學習框架(pytorch, tensorflow優(yōu)先) 。
3.?一年以上機器學習、深度學習、人工智能等相關方向的工作經歷,兩年以上相關軟件系統(tǒng)開發(fā)經歷。
4. 熟練掌握一門及以上編程語言,包括但不限于python、c/c++。
5. 曾參與構建過機器學習、深度學習、強化學習的核心技術。
6. 邏輯清晰、表達能力強,有良好的團隊合作精神和主動溝通意識。
第14篇 深度學習工程師崗位工作職責
簡介:深度學習的概念源于人工神經網絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。
深度學習工程師職位描述(模板一)
崗位職責:
1.負責項目中深度學習相關算法的研究、實現(xiàn)與調試;
2.負責針對項目需求，選擇合適的學習框架及調試;
3.深度學習與slam的結合應用。
任職要求:
1計算機、通信相關專業(yè)，本科及以上學歷;
2.具備扎實的計算機視覺、模式識別和機器學習方面理論知識; 3.精通目標檢測、跟蹤、識別等某一領域的算法;
4.熟練掌握c/c++和matlab、python，有很強的代碼實現(xiàn)能力; 5.有機器學習相關經驗，有rnn，cnn網絡修改及訓練經驗; 6.熟悉常用的深度學習框架(caffe， tensorflow)者優(yōu)先;
7.熟悉linu_者優(yōu)先。深度學習工程師職位描述(模板二)
崗位職責:
1.從事自然圖像分類，人臉檢測、識別，文本識別(ocr)等相關領域的算法、模型研發(fā);
2.優(yōu)化識別引擎、提高識別效率及成功率。
任職要求:
1.計算機、電子或數(shù)學等相關專業(yè);
2.有扎實的數(shù)學基礎，具備模式識別、圖像處理、機器學習等基礎知識;
3.熟悉圖像處理、模式識別算法，對深度學習算法有深入理解;
4.有過ocr、人臉識別或其他圖像識別相關工作或研究經驗者優(yōu)先;
5.對技術充滿熱情，注重創(chuàng)新性思維，并能逐步在業(yè)務中落地。深度學習工程師職位描述(模板三)
崗位職責:
1.熟悉hive，hadoop/spark等相關數(shù)據(jù)平臺，有數(shù)據(jù)挖掘相關經驗者;
2.有深度學習相關經驗，熟悉常用的深度學習框架(如tensorflow、 caffe、theano等)者;
3.扎實的數(shù)據(jù)結構和算法基本功，有自然語言處理、智能會話、語音識別、圖像識別等項目經驗者。
任職要求:
1.本科以上學歷，計算機相關專業(yè)，1-5年經驗均可;
2.熟練使用java/python或者c/c++語言;
3.在深度學習領域有過理論研究或者實踐經驗;
4.善于解決和分析問題，富有想象力和學習能力，良好的團隊合作精神;
5.有創(chuàng)造性思維，有推進人工智能的理想和使命感。深度學習工程師職位描述(模板四)
崗位職責:
1.利用深度學習的技術進行前沿人工智能技術研發(fā);
2.熟練掌握各種深度神經網絡(cnn、rbn、rcnn、dnn等)，并能夠將其應用于特定場景中去;
3.能夠熟練的使用caffe、cuda-convnet、theano、torch等任一種主流的深度學習框架;
4.編碼和團隊協(xié)作能力強，能夠獨立支撐一個研究方向，勇于挑戰(zhàn)和創(chuàng)新，工作主動性強。
任職要求:
1.計算機、圖像識別、自動化或者模式識別專業(yè)等相關領域的本科以上學歷，三年以上工作經歷(特別優(yōu)秀者可放寬);
2.能夠熟練使用opencv，精通c/c++，matlab，至少熟悉(python、perl、ruby等)一種腳本語言，了解linu_開發(fā)環(huán)境，能夠編寫makefile;
3.掌握機器學習/深度學習等相關知識，至少使用深度學習技術解決過一個實際問題;
4.具有較強的編程能力，能夠書寫標準的規(guī)范文檔，有cuda等并行程序開發(fā)經驗。深度學習工程師職位描述(模板五)
崗位職責:
1.從事自然語言理解、數(shù)據(jù)挖掘等工作的dl技術研發(fā);
2.從事對話系統(tǒng)、智能問答、閑聊等工作的dl技術研發(fā);
3.從事語音識別、合成、喚醒等工作的dl技術研發(fā)。
任職要求:
1.熟悉深度學習、數(shù)據(jù)挖掘和nlp技術，有自然語言理解、對話系統(tǒng)或語音識別等應用經驗者優(yōu)先;
2.至少熟練使用一門編程語言(c/c++等)和腳本語言(python等);
3.悉常用數(shù)據(jù)結構和算法，有較強的實現(xiàn)能力，有acm/icpc競賽經驗者優(yōu)先;
4.具有統(tǒng)計分析或數(shù)據(jù)挖掘背景，并對機器學習算法和理論有較深入研究者優(yōu)先。
弱電職責強電職責錄入職責
第15篇 高級深度學習研究員崗位職責描述崗位要求
職位描述：
崗位職責：
1. 負責開發(fā)運行于傳感器端的機器感知算法和人工智能算法并應用于低功耗、低延遲的自治系統(tǒng)（autonomous systems）；
2. 通過建模、仿真、實驗、數(shù)據(jù)收集以及擇優(yōu)分析（trade-off study）等手段來評估系統(tǒng)的性能；
3. 參與優(yōu)秀的計算視覺研究；
4. 參與硬件、自動化以及產品設計等團隊的工作。
要求：
1. 圖像/視頻處理相關深度學習實際項目經驗（博士學位至少1年業(yè)界經驗，碩士學位至少3年業(yè)界經驗）
2. 具有深度神經網（尤其是cnn）或強化學習（rl）方面的經驗；
3. 具有實現(xiàn)深度學習及強化學習算法的經驗；
4. 具有使用機器學習工具（例如caffe， tensorflow， pytorch）等的經驗；
5. 具有良好的人際交往技能、跨組和跨文化合作的能力；
6. 英文聽說讀寫能力好。
符合以下條件者優(yōu)先：
1. 具有以下等會議發(fā)表論文者：（nips， icml， acl， cvpr， iccv， eccv，etc.)；
2. 具有圖像，視覺深度學習經驗。
第16篇 c++軟件共工程師/深度學習軟件工程師職位描述與崗位職責任職要求
職位描述：
工作內容：
從事深度學習相關的應用程序開發(fā)，包括但不限于:
１．各種深度學習框架的移植與優(yōu)化；
2．深度學習輔助工具開發(fā)；
任職要求：
1、3年以上純開發(fā)工作經驗；
2、電子工程、計算機、自動化等相關專業(yè)本科以上學歷；
3、熱愛編程，精通c++/c；
4、熟悉linu_系統(tǒng)操作，熟練掌握linu_系統(tǒng)環(huán)境編程和調試方法；
5、良好的編程習慣和代碼風格，能夠撰寫相關技術文檔；
6、有進取心和責任心，有良好的團隊合作精神；溝通協(xié)調能力強，性格開朗，能承受較大的工作壓力；良好的學習能力和自我發(fā)展意識。
加分項：
1.熟悉各種深度學習框架，有深度學習相關工作經驗；
2.流媒體、多媒體、音視頻編解碼。
第17篇 深度學習軟件工程師/c++軟件工程師職位描述與崗位職責任職要求
職位描述：
工作內容：
從事深度學習相關的應用程序開發(fā)，包括但不限于:
１．各種深度學習框架的移植與優(yōu)化；
2．深度學習輔助工具開發(fā)；
任職要求：
1、3年以上純開發(fā)工作經驗；
2、電子工程、計算機、自動化等相關專業(yè)本科以上學歷；
3、熱愛編程，精通c++/c；
4、熟悉linu_系統(tǒng)操作，熟練掌握linu_系統(tǒng)環(huán)境編程和調試方法；
5、良好的編程習慣和代碼風格，能夠撰寫相關技術文檔；
6、有進取心和責任心，有良好的團隊合作精神；溝通協(xié)調能力強，性格開朗，能承受較大的工作壓力；良好的學習能力和自我發(fā)展意識。
加分項：
1.熟悉各種深度學習框架，有深度學習相關工作經驗；
2.流媒體、多媒體、音視頻編解碼。
第18篇 深度學習平臺架構師職位描述與崗位職責任職要求
職位描述：
工作職責：
負責深度學習相關項目開發(fā)和系統(tǒng)性能優(yōu)化，支持搜狗網頁搜索，翻譯等業(yè)務。
負責深度學習平臺搭建，訓練系統(tǒng)優(yōu)化，加速深度學習模型訓練。
任職資格：
1，熟練使用c/c++和python，對算法設計和數(shù)據(jù)結構有深入理解，熟悉linu_操作系統(tǒng)。
2，有異構計算平臺加速經驗，熟悉nvidia cuda平臺。
3，了解主流深度模型結構（cnn/rnn/attention/transformer）以及訓練框架（tensorflow等）
4，較強的分析問題、解決問題的能力
5，有5人以上團隊管理經驗者優(yōu)先
6，良好的文字、語言溝通表達能力，邏輯思維清晰，良好的團隊合作精神
第19篇 深度學習算法工程師職位描述與崗位職責任職要求
職位描述：
工作職責：
發(fā)現(xiàn)cv、cg算法pipeline中性能瓶頸，提出加速解決方案
壓縮神經網絡模型，將其部署成高效率的移動端應用或后臺服務
和研究員一起將前沿算法優(yōu)化至可商用的程度
任職要求：
碩士以上學歷，相關工作經驗至少兩年
對深度學習有較深了解，熟練掌握pruning、quantization、knowledge distillation等常用的模型壓縮方法
對cpu內存、cuda顯存使用優(yōu)化有相關經驗
掌握c++，python，java等最少一種開發(fā)程序語言
良好的溝通、需求理解能力和團隊合作能力，工作積極主動負責
第20篇 深度學習開發(fā)工程師b02職位描述與崗位職責任職要求
職位描述：
崗位職責：
1. 負責對象檢索業(yè)務相關功能開發(fā)；
2. 負責深度特征提取開發(fā)工作；
3. 負責特征索引開發(fā)；
4. 負責對象檢索開發(fā)。
任職要求：
1. 國內學歷：統(tǒng)招全日制 985/211 碩士及以上學歷，取得學位證和畢業(yè)證；
2. 國外學歷：海外全日制碩士及以上學歷；qs 世界大學排名前 300 高等院校；海外留學時長不少于 1.5 年；
3. 2年及以上相關工作經驗；
4. 有分布式系統(tǒng)理論基礎和實踐經驗，有分布式機器學習算法開發(fā)經驗者優(yōu)先；
5. 有計算機視覺（如圖像識別理解，人臉檢測識別、目標檢測和跟蹤、增強現(xiàn)實、圖像質量評價，圖像分割增強等）開發(fā)經驗者優(yōu)先；
6. 在公開測試集取得優(yōu)異效果或在nips、cvpr等頂級會議發(fā)表論文或有深度學習的產品研究經驗者優(yōu)先；
7. 熟悉linu_系統(tǒng)，linu_下的c/c++開發(fā)，熟練掌握socket網絡編程，多線程編程；
8. 熟悉python，具有良好的編程習慣和算法基礎；
9. 熟悉一種以上的深度學習的開源框架，如caffe、tensorflow等 ；
10. 對深度學習相關神經網絡理解深入，如dnn、cnn、rnn、gan等。
