深度学习工程师岗位工作职责范本
深度学习工程师岗位-简历

深度学习工程师岗位-简历
基本信息
自我评价
我是一名充满激情的深度学习工程师,具备广泛的机器学习和深度学习知识。
我热衷于研究和开发创新的深度学习模型,解决复杂的问题。
我的工作经验包括计算机视觉、自然语言处理和强化学习等领域。
我擅长使用TensorFlow和PyTorch等框架,能够构建高性能的深度学习模型。
我注重问题的细节和数据分析,以确保模型的高准确性。
我具备卓越的编程技能和团队合作精神,能够与跨职能团队合作,成功交付复杂的深度学习项目。
我的目标是不断推动深度学习技术的进步,为解决现实世界的难题提供创新的解决方案。
工作经历
技能
•深度学习和机器学习模型的设计和优化。
•计算机视觉、自然语言处理和强化学习领域的专业知识。
•使用TensorFlow、PyTorch和Keras等深度学习框架。
•数据分析和特征工程。
•多种编程语言,包括Python、C++和MATLAB。
教育背景
兴趣爱好
除了工作,我热衷于参加机器学习和深度学习研讨会和培训,保持在前沿技术的领先地位。
在业余时间,我喜欢阅读科技和科幻小说,探索未来科技的可能性。
我还是一名热衷于户外活动的登山爱好者,欣赏大自然的壮丽景色。
上海智能安防行业深度学习模型加速工程师岗位介绍JD模板

上海智能安防行业深度学习模型加速工程师岗位介绍JD模板
岗位名称:深度学习模型加速工程师
岗位关键词:python,c++,深度学习
1.负责深度学习模型加速和轻量化,如剪枝、量化、压缩、知识蒸馏的开发;
2.跟进业界模型剪枝、量化、压缩的最新前沿工作,结合学术界前沿工作在公司业务场景应用;
3.负责模型压缩/模型轻量化平台的开发建设和迭代;
4.有较强的代码能力,熟悉Python、C++语言。
任职要求:
1.熟悉模型剪枝压缩以及加速的趋势和前沿,对主流的模型压缩加速相关工作以及特点、优势和局限性有较深刻的理解;
2.熟悉模型剪枝、量化、压缩、知识蒸馏或者有相关平台开发经验的优先;
3.有模型部署、模型加速、TensorRT/ONNX/TVM等框架使用经验者优先;
4.有实际模型压缩加速或者端侧轻量化模型设计经验者优先;
5.有Nvidia Jetson、HUAWEI Atlas等计算平台开发经验者优先;
6. 有使用CUDA进行算子加速经验者优先;
7.在模型压缩及加速领域发表论文者优先。
深圳计算机软件行业深度学习算法工程师岗位介绍JD模板

深圳计算机软件行业深度学习算法工程师岗位介绍JD模板
岗位名称:深度学习算法工程师
岗位关键词:深度学习
职责描述:
1.基于2D/3D 医学图像的深度学习算法的开发与优化;
2.深度学习项目的落地与推进;
3.深度学习算法的部署与提速。
任职要求:
1.计算机、数学或医学影像等相关专业,硕士以上学历,1年以上工作经验;
2.拥有扎实的数学功底,熟练掌握深度学习和计算机视觉的基本方法,在图像检测、分割、识别等领域有深入研究和实践经验;
3.熟悉Tensorflow、Pytorch等主流深度学习框架中的一种或多种,熟练掌握C++和
python编程,可独立完成自研网络的设计以及经典网络的复现;
4.具备良好的团队协作和沟通能力,敢于突破,有独立的分析、解决问题的能力;
5.拥有良好的自我驱动力和学习能力,能够熟练地阅读英文文献,追踪国内外相关领域最
新的技术热点。
6.对神经网络搜索、量化、剪枝和压缩等技术有研究经验者优先;
7.对深度学习推理引擎底层实现有研究经验者优先。
算法工程师的工作职责描述模版(3篇)

算法工程师的工作职责描述模版职责:1、运用深度学习(DeepLearning)以及自然语言处理(NLP)技术,挖掘互联网非结构化信息,实现海量数据的自动学习与理解;2、处理媒体类非结构化/结构化文本数据,利用知识抽取、主体识别、正负面判断等提升实现____分析功能及提升准确性;3、利用推荐算法实现内容个性化推荐功能,提升用户体验。
任职要求:1、本科以上学历,____年以上算法相关经验;2、熟悉自然语言处理领域的基本概念和问题,包括:分词、词性标注、命名实体识别、语法分析、语言模型、文档分类等;3、熟悉自然语言处理的常用技术和算法,包括:HMM、CRF、SVM、TD-IDF等;4、熟悉深度学习技术在NLP领域的理论及进展,包括:RNN,Seq2Seq,Attention等基本算法;5、实际从事过文本处理相关的技术工作,如Query解析、文本检索、机器翻译、情感分析者更佳;从事过多语言____系统的候选者____;6、精通Java/python编程语言,熟练使用主流自然语言分析框架;7、优秀的英文阅读能力。
算法工程师的工作职责描述模版(2)算法工程师是一个高度技术性的职业,负责解决各种复杂问题,并开发出高效、可靠的算法来解决这些问题。
以下是一个算法工程师的工作职责描述模板:一、需求分析和算法设计1. 负责与团队成员协作,深入理解客户需求并提出合适的解决方案。
2. 分析问题,并从复杂的问题中抽象出核心关键点。
3. 设计算法模型,并进行算法优化和改进,以提高算法的效率和性能。
4. 进行算法实现,并使用合适的数据结构和编程语言来开发高效的算法。
二、算法实现和优化1. 实现算法原型,并进行测试和调试,确保算法的正确性和稳定性。
2. 对现有算法进行优化,以提高算法的运行效率和响应速度。
3. 使用适当的工具和框架,如Python、C++等,来实现和优化算法。
4. 掌握最新的算法研究成果,并将其应用到实际项目中,以提升算法的实用性和创新性。
深度学习(图像、视觉方向)职位描述与岗位职责

深度学习(图像、视觉方向)职位描述与岗位职责
深度学习是当前最热门的技术之一,其在图像、视觉方向的应
用广泛,很多企业都在招聘相关岗位。
以下是深度学习(图像、视
觉方向)职位描述与岗位职责。
一、职位描述
深度学习(图像、视觉方向)工程师负责深度学习技术在视觉、图像方面的研究和应用,包括图像识别、目标检测、分割、姿态估
计等方面,同时需要结合硬件设备优化、算法实现等方面,将深度
学习技术应用于各个领域。
二、岗位职责
1、负责深度学习与图像、视觉领域的相关研究和应用,包括但
不限于图像识别、目标检测、分割、姿态估计等方向的研究和开发。
2、建模和模型训练。
需要对各种模型以及不同的算法进行研究
和实验,并结合数据集,使用Pytorch,Tensor flow等深度学习框
架对模型进行训练以及效果测试。
3、模型优化。
了解模型架构、计算资源的规划以及内置算法对
模型进行优化,提升模型的性能。
4、算法开发。
相信你也会在深度学习的研究和实践中遇到各种
问题,比如不同的优化算法,不同的预训练模型,不同的前馈和反
馈计算方法等等,处理这些情况要快速而准确。
5、新技术调研。
跟踪并研究新的视觉深度学习领域和算法,并
对已有项目提出更好的优化方案。
6、团队协作。
与公司内部的研究团队、产品经理和团队协作,
推动深度学习技术在业务中的落地和应用。
以上是深度学习(图像、视觉方向)职位描述与岗位职责,希望能对招聘者和应聘者有所启示。
深度学习工程师岗位-简历

深度学习工程师岗位-简历
基本信息
自我评价
我是一名深度学习工程师,具有广泛的机器学习和深度学习经验。
我致力于解决复杂的计算机视觉和自然语言处理问题,利用深度学习模型提高系统性能和用户体验。
我擅长使用深度学习框架(如TensorFlow和PyTorch)设计、训练和部署模型,包括卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。
我还具备强大的编程和数据处理技能,能够处理大规模数据集并进行特征工程。
我有在研究和产业项目中应用深度学习技术的丰富经验,以及出色的问题解决和团队合作能力。
工作经历
技能
•深度学习框架(T ensorFlow、PyTorch等)•计算机视觉和图像处理
•自然语言处理(NLP)
•数据处理和特征工程
•模型部署和性能优化
•编程语言(Python、C++等)
教育背景
兴趣爱好
除了工作,我热衷于研究最新的深度学习论文和开源项目,不断扩展自己的技术知识。
我喜欢参加机器学习和深度学习研讨会,与同行交流经验。
在闲暇时间,我热衷于户外活动,特别是徒步和登山,享受大自然的美丽。
此外,我也是一名音乐爱好者,喜欢演奏钢琴和吉他,以放松和创造。
深度学习算法工程师岗位-简历

深度学习算法工程师岗位-简历
基本信息
自我评价
我是一名深度学习算法工程师,专注于开发和实现复杂的深度神经网络模型。
我拥有广泛的机器学习和深度学习经验,能够解决各种复杂的计算机视觉和自然语言处理问题。
我的工作经历涵盖了图像识别、语言模型、推荐系统等领域,成功开发了多个商业级别的AI应用。
我熟练掌握TensorFlow、PyTorch等深度学习框架,并具备分布式计算和GPU 加速的经验。
我不仅具备深刻的技术见解,还能与跨职能团队紧密合作,将算法转化为具体的产品和解决方案。
我热衷于追求最新的研究成果,保持在AI领域的前沿。
工作经历
教育背景
技能
•深度学习框架:T ensorFlow、PyTorch、Keras •计算机视觉:图像分类、目标检测、图像生成•自然语言处理:文本分类、情感分析、机器翻译•分布式计算:GPU加速、分布式训练
•编程语言:Python、C++
兴趣爱好
除了工作,我热衷于解决复杂问题和挑战性的项目。
我喜欢参与开源社区,贡献自己的算法和代码。
我也是一名户外活动爱好者,热衷于徒步旅行和登山,欣赏大自然的壮丽景色。
此外,我对音乐和艺术有浓厚的兴趣,经常参加音乐会和美术展览,以启发自己的创造力。
算法工程师岗位的基本职责(3篇)

算法工程师岗位的基本职责算法工程师的基本职责包括:1. 研究和开发机器学习、深度学习、数据挖掘等算法模型。
2. 设计、实现和优化算法模型的训练和推理过程。
3. 分析和处理大规模的结构化和非结构化数据,提取有价值的信息。
4. 与团队成员合作开发和维护机器学习平台和模型库。
5. 深入研究算法和模型相关的最新技术和前沿领域。
6. 负责实现和优化算法模型的性能和效果评估。
7. 解决实际问题中的数据特征工程和模型选择问题。
8. 负责算法模型的部署和上线,并进行模型的监控和优化。
9. 参与算法团队的项目规划和技术决策。
10. 跟踪和评估相关技术和行业趋势,提供相应的技术建议。
算法工程师需要具备扎实的数学基础,熟悉机器学习和深度学习的相关理论和方法,并具有良好的编程和算法调优能力。
同时,还需要具备良好的沟通能力和团队协作精神,能够与其他部门和团队有效合作,解决实际问题。
算法工程师岗位的基本职责(2)职责:1、结合公司项目要求,实现算法的编程和优化;2、负责算法开发、验证和测试;3、跟踪算法的应用情况,完成对算法的技术支持工作;4、参与指纹识别产品的算法研发工作;任职要求:1、硕士及以上学历,通信、电子、计算机、数学等相关专业;2、熟悉图像处理的有关知识,如图像增强、图像分割、图像检测、机器学习等;3、具备扎实的算法和数据结构基础、较强的逻辑思维能力;4、具有一定的编程能力,熟悉C/C++;熟悉VC和MFC优先;5、Matlab、Opencv等图像处理仿真工具至少熟悉一门;6、有角点检测、sift检测实际工作经验优先;7、富于敬业精神,能够胜任重复性工作,工作有激情,能够承受较大的工作压力;8、积极主动、认真踏实、有良好的沟通能力和团队合作精神;9、有指纹识别工作经验者优先;10、有android平台产品或嵌入式系统产品的研发经验优先;算法工程师岗位的基本职责(3)作为算法工程师,主要的职责是设计、开发和优化算法模型,以解决各种复杂的问题。
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深度学习工程师岗位工作职责
Deep learning engineer job responsibilities
说明:为规划化、统一化进行岗位管理,使岗位管理人员有章可循,提高工作效率与明确责任制,特此编写。
简介:深度学习的概念源于人工神经网络的研究。
含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。
深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。
深度学习工程师职位描述(模板一)
岗位职责:
1.负责项目中深度学习相关算法的研究、实现与调试;
2.负责针对项目需求,选择合适的学习框架及调试;
3.深度学习与SLAM的结合应用。
任职要求:
1计算机、通信相关专业,本科及以上学历;
2.具备扎实的计算机视觉、模式识别和机器学习方面理
论知识;3.精通目标检测、跟踪、识别等某一领域的算法;
4.熟练掌握C/C++和Matlab、python,有很强的代码实现能力;
5.有机器学习相关经验,有RNN,CNN网络修改及训练经验;
6.熟悉常用的深度学习框架(caffe,tensorflow)者优先;
7.熟悉linux者优先。
深度学习工程师职位描述(模板二) 岗位职责:
1.从事自然图像分类,人脸检测、识别,文本识别(OCR)等相关领域的算法、模型研发;
2.优化识别引擎、提高识别效率及成功率。
任职要求:
1.计算机、电子或数学等相关专业;
2.有扎实的数学基础,具备模式识别、图像处理、机器学习等基础知识;
3.熟悉图像处理、模式识别算法,对深度学习算法有深入理解;
4.有过ocr、人脸识别或其他图像识别相关工作或研究经验者优先;
5.对技术充满热情,注重创新性思维,并能逐步在业务中落地。
深度学习工程师职位描述(模板三)
岗位职责:
1.熟悉hive,hadoop/spark等相关数据平台,有数据挖掘相关经验者;
2.有深度学习相关经验,熟悉常用的深度学习框架(如TensorFlow、Caffe、Theano等)者;
3.扎实的数据结构和算法基本功,有自然语言处理、智能会话、语音识别、图像识别等项目经验者。
任职要求:
1.本科以上学历,计算机相关专业,1-5年经验均可;
2.熟练使用Java/Python或者C/C++语言;
3.在深度学习领域有过理论研究或者实践经验;
4.善于解决和分析问题,富有想象力和学习能力,良好的团队合作精神;
5.有创造性思维,有推进人工智能的理想和使命感。
深度学习工程师职位描述(模板四)
岗位职责:
1.利用深度学习的技术进行前沿人工智能技术研发;
2.熟练掌握各种深度神经网络(CNN、RBN、RCNN、DNN 等),并能够将其应用于特定场景中去;
3.能够熟练的使用Caffe、Cuda-convnet、Theano、Torch 等任一种主流的深度学习框架;
4.编码和团队协作能力强,能够独立支撑一个研究方向,勇于挑战和创新,工作主动性强。
任职要求:
1.计算机、图像识别、自动化或者模式识别专业等相关领域的本科以上学历,三年以上工作经历(特别优秀者可放宽);
2.能够熟练使用OpenCV,精通C/C++,Matlab,至少熟悉(Python、Perl、Ruby等)一种脚本语言,了解Linux开发环境,能够编写Makefile;
3.掌握机器学习/深度学习等相关知识,至少使用深度学习技术解决过一个实际问题;
4.具有较强的编程能力,能够书写标准的规范文档,有CUDA等并行程序开发经验。
深度学习工程师职位描述(模板五)
岗位职责:
1.从事自然语言理解、数据挖掘等工作的DL技术研发;
2.从事对话系统、智能问答、闲聊等工作的DL技术研发;
3.从事语音识别、合成、唤醒等工作的DL技术研发。
任职要求:
1.熟悉深度学习、数据挖掘和NLP技术,有自然语言理解、对话系统或语音识别等应用经验者优先;
2.至少熟练使用一门编程语言(c/c++等)和脚本语言(python等);
3.悉常用数据结构和算法,有较强的实现能力,有ACM/ICPC竞赛经验者优先;
4.具有统计分析或数据挖掘背景,并对机器学习算法和理论有较深入研究者优先。
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