2016百度深度学习研究院_视频内容识别解析算法工程师招聘

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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

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。

机器视觉工程师招聘面试题及回答建议2025年

机器视觉工程师招聘面试题及回答建议2025年

2025年招聘机器视觉工程师面试题及回答建议(答案在后面)面试问答题(总共10个问题)第一题请简述机器视觉工程师的主要职责,并列举您在过去的工作或项目中应用机器视觉技术的具体案例。

第二题:请简述机器视觉系统在工业自动化中的作用,并举例说明您认为一个成功的机器视觉系统需要满足哪些关键性能指标。

第三题:请描述你在机器视觉项目中遇到的一个挑战以及你是如何解决的?第四题请描述一下机器视觉系统中图像预处理的主要步骤,并针对每一步提供实际案例。

第五题请解释什么是机器视觉,并描述其在工业自动化中的应用。

第六题:请简述你对机器视觉中的特征提取和特征匹配的理解,以及在实际项目中你是如何应用这些技术的?第七题:机器视觉在工业检测中的应用实例题目:请描述您知道的至少两个机器视觉在工业检测中的典型应用实例,并解释这些应用如何提高生产效率和产品质量。

第八题:请描述一下你在处理机器视觉项目中遇到的最大的挑战以及你是如何解决的?第九题请解释什么是机器视觉,并描述其在工业自动化中的应用。

第十题:请简述在机器视觉项目中,如何确保图像处理的准确性和效率?2025年招聘机器视觉工程师面试题及回答建议面试问答题(总共10个问题)第一题请简述机器视觉工程师的主要职责,并列举您在过去的工作或项目中应用机器视觉技术的具体案例。

答案:机器视觉工程师是专门负责设计和实施机器视觉系统的工程师,其主要职责包括:1.设计和开发视觉算法,以识别和处理图像中的数据。

2.选择和配置合适的硬件设备,如摄像头、光源和图像处理卡。

3.开发和维护软件平台,用于控制相机、处理图像数据以及实现机器学习模型。

4.测试和优化视觉系统,确保其准确性和可靠性。

5.与跨职能团队合作,包括产品经理、设计师、软件工程师和质量保证工程师。

具体案例:在我之前的工作中,我们团队负责开发一个自动化的质量检测系统,用于检测生产线上的产品缺陷。

我们使用机器视觉技术来识别产品表面的划痕、凹陷和其他缺陷。

机器学习算法工程师岗位简历

机器学习算法工程师岗位简历

机器学习算法工程师岗位-简历
基本信息
自我评价
我是一名机器学习算法工程师,热衷于解决各种复杂问题和利用数据驱动的方法改善产品和服务。

我具备深厚的数学和计算机科学背景,能够设计和实现高效的机器学习算法和模型。

我擅长数据清洗、特征工程、模型训练和评估,能够应用深度学习技术解决计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等领域的挑战。

我在多个项目中成功应用了机器学习,提高了产品的性能和用户体验。

我注重团队协作,具备出色的沟通和问题解决能力,能够在跨职能团队中取得卓越的成果。

工作经历
教育背景
技能
•机器学习框架:T ensorFlow、PyTorch
•深度学习算法:卷积神经网络、循环神经网络•数据处理和分析:Python、Pandas、NumPy •自然语言处理:文本分类、命名实体识别
•模型评估和调优:交叉验证、超参数调整
•团队协作和领导
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。

深圳智能硬件行业深度学习算法工程师岗位介绍JD模板

深圳智能硬件行业深度学习算法工程师岗位介绍JD模板

深圳智能硬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. 负责基于毫米波雷达数据,3D点云识别的深度学习算法开发;
2. 负责深度学习框架搭建,以及图像识别算法的开发及创新;
3. 联合软硬件工程师,进行实验,测试和性能对比;
4. 对公司现有业务提供支撑迭代工作。

任职要求:
1. 全日制本科及以上学历,计算机科学,数学与应用数学,电子信息工程,大数据及相关专业;
2. 熟悉C++,Python等编程语言,具备较强的数学逻辑思维;
3. 熟悉Tensorflow,Caffe,Pytorch等人工智能算法开发平台;
4. 熟练掌握常用的数字图像处理和识别算法;
5. 有人工智能,图像处理,信号处理项目经验,或全日制研究生学术课题文章发表者优先;
6. 参与过图像识别,语音识别,视频流识别相关项目者优先。

图像算法工程师岗位-简历

图像算法工程师岗位-简历

图像算法工程师岗位-简历求职意向:工作地点:[工作地点]职位类别:图像算法工程师自我评价:我是一名有多年图像算法工程师经验的专业人士,具备深厚的计算机视觉和图像处理知识和技能。

我擅长开发和优化图像处理算法,能够解决各种图像相关问题。

我具备出色的编程能力,能够使用多种编程语言和工具进行算法开发。

我注重细节,能够进行实验和测试,确保算法的准确性和性能。

我具备团队合作和沟通能力,能够与团队成员和其他部门紧密合作,共同推动项目的成功。

教育背景:●学历:[学历]●学校:[学校]●年份:[年份]●专业:[专业](如果与图像算法或计算机科学相关)技能:●图像处理算法开发●计算机视觉●机器学习和深度学习●图像分析和识别●编程语言:Python, C++, MATLAB●图像库和工具:OpenCV, TensorFlow, PyTorch●数据分析和实验设计●问题诊断和解决●团队协作和沟通工作经历:1. [日期范围]公司:[公司名称]职位:图像算法工程师●开发和优化图像处理算法,用于解决产品中的图像相关问题。

●进行计算机视觉研究,设计和实现图像分析和识别系统。

●使用深度学习技术,训练和优化神经网络模型,提高图像识别性能。

●进行实验和测试,评估算法的准确性和性能,进行问题诊断和解决。

●与工程师和数据科学家紧密合作,推动项目的成功。

2. [日期范围]公司:[公司名称](可选,根据您的经历填写)职位:[职位名称](可选,根据您的经历填写)●描述您在这个职位上的工作职责和成就。

项目效果描述:●在上一份工作中,我成功开发了多个图像处理算法,解决了产品中的图像相关问题。

●我进行了计算机视觉研究,设计和实现了图像分析和识别系统,提高了图像处理的效率。

●使用深度学习技术,我训练和优化了神经网络模型,显著提高了图像识别性能。

●在实验和测试方面,我评估了算法的准确性和性能,及时进行了问题诊断和解决。

●我与工程师和数据科学家紧密合作,确保项目按计划成功完成。

算法工程师的岗位职责(四篇)

算法工程师的岗位职责(四篇)

算法工程师的岗位职责职责:1、负责运动控制的数据采集、信号处理、仪器控制等模块研发和维护,包括关键技术方案设计/详细设计/调试/验证/测试/现场调试2、编写软件使用说明书等相关技术性文件3、完成项目中有关机器人轨迹设计、分析、控制的需求分析(7轴机械手臂);4、算法产品开发和算法的优化实现;5、与项目组成员沟通,及时发现和解决存在问题;任职要求:1本科及以上学历,计算机、测控类专业2精通Labview或C#3精通伺服、步进等电机控制4熟悉医疗相关GB9706、YY0505、YY/T1406.1-____等相关标准5有康复医疗机器人研发背景优先算法工程师的岗位职责(二)通常包括以下几个方面:1. 算法研发:负责研究和开发新的算法模型,解决具体业务和技术问题。

需要对机器学习、深度学习、数据挖掘等相关领域的算法有深入的理解和独立的创新能力。

2. 数据分析与处理:负责对大规模数据进行处理和分析,从中提取有用的信息,并为系统提供决策支持。

需要熟悉常见的数据分析工具和技术,如SQL、Hadoop、Spark等。

3. 算法实现与优化:负责将算法模型实现为可执行的代码,并进行性能优化,保证系统的高效运行。

需要具备扎实的编程能力,熟悉常见的编程语言和开发工具。

4. 模型评估与调优:负责对算法模型进行评估和优化,选择合适的评估指标,并通过实验和测试来调优算法效果。

需要具备数据分析和实验设计的能力,能够准确评估模型的性能和效果。

5. 技术研究和创新:负责跟踪最新的技术发展和研究动态,积极探索和应用新的算法和技术,提升团队的技术能力和创新能力。

除了以上的基本职责外,算法工程师还需要具备团队合作和沟通能力,能够与产品、设计和工程团队紧密合作,共同完成项目的设计和开发。

同时,算法工程师还需要进行持续学习和自我提升,保持对行业和技术的敏感性,不断提高自身的技术水平和创新能力。

算法工程师的岗位职责(三)职责:1.光通信领域测试曲线,事件点提取,检测和识别2.工作主要涉及小波分析、非平稳噪声处理、奇异点及信号特征分析等;3.需要良好的时域,频域和数字信号处理基础;4.需要较好的软、硬件沟通协调能力;任职要求:1.男女不限,____岁,物理、数学、自动控制等专业本科或以上学历,一年以上算法工作经验;2.精通C代码设计,精通matlab、simulink等仿真工具应用;3.良好的沟通表达能力,有良好的团队合作精神;4.熟悉通信理论、信号处理等基本理论,精通小波理论者优先5.OTDR算法经验者优先算法工程师的岗位职责(四)主要包括以下几个方面:1. 研究和开发算法模型:负责研究、设计和开发新的算法模型,如机器学习、深度学习、数据挖掘等,以解决实际问题。

算法工程师岗位的工作职责

算法工程师岗位的工作职责

算法工程师岗位的工作职责算法工程师是一种专门负责研究和开发算法的工程师,其主要工作职责包括但不限于以下几个方面:1. 算法研究和模型开发:算法工程师需要不断研究和探索新的算法模型和技术,包括机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别等领域。

基于研究成果,开发出具有实际应用价值的算法模型,并持续优化和改进已有模型。

2. 数据分析和预处理:算法工程师需要对待处理的数据进行分析和预处理。

包括数据清洗、去噪、特征提取和变换等工作,以确保数据的质量和完整性,为后续的算法建模和训练做好准备。

3. 算法设计和实现:根据业务需求,算法工程师需要设计并实现相应的算法。

这包括建立相应的数据模型、选择适合的算法和优化算法效率等。

同时,需要将算法和模型编写成可运行的代码,并进行测试和调试,以确保其正确性和稳定性。

4. 系统集成和优化:算法工程师需要将已开发的算法模型集成到实际系统中。

这包括与软件开发人员合作,对接口进行设计和实现,确保算法模型能够与其他组件良好地协同工作。

同时,针对不同的应用场景,需要对算法进行优化,提高系统的性能和效率。

5. 算法评估和性能分析:算法工程师需要对已开发的算法进行评估和分析。

这包括评估算法在不同数据集上的准确性、稳定性和鲁棒性,以及与其他算法和模型的对比。

同时,需要根据实际场景对算法的性能进行分析和改进,以提高算法的实际应用价值。

6. 技术支持和问题解决:算法工程师需要为用户和团队提供技术支持。

包括解答用户对算法使用的问题,解决算法在实际应用中出现的问题等。

同时,需要及时关注算法技术的最新发展,为用户提供新的解决方案和建议。

7. 文档和报告撰写:算法工程师需要及时撰写相应的技术文档和报告。

包括算法的设计思路、实现方法、测试结果等方面的介绍。

这些文档和报告对于团队和用户之间的沟通和交流非常重要,能够有效记录下来算法的开发过程和成果。

8. 研究和学习:算法工程师需要不断学习和研究最新的算法技术和方法。

计算机视觉算法专家岗位-简历

计算机视觉算法专家岗位-简历

计算机视觉算法专家岗位-简历
基本信息
自我评价
我是一名充满激情的计算机视觉算法专家,拥有深厚的图像处理和机器学习知识。

我擅长研究和开发高级视觉算法,包括目标检测、图像分割、人脸识别等领域。

我具备扎实的编程技能,能够使用Python和深度学习框架(如PyTorch和TensorFlow)构建高效的算法模型。

我在多个国际计算机视觉会议上发表过学术论文,研究成果受到学术界的高度评价。

我曾领导团队成功开发了一款先进的图像识别系统,用于工业自动化和医疗影像分析。

我善于团队协作,能够与工程师、数据科学家和产品经理合作,共同解决复杂的问题。

我对计算机视觉和人工智能领域充满热情,不仅仅是工作,更是一种使命。

我追求卓越,致力于推动计算机视觉技术的创新和应用。

工作经历
教育背景
技能
•深度学习和神经网络
•图像处理和图像分析
•目标检测和目标跟踪
•机器学习算法
•Python编程
•科研论文撰写和发表
兴趣爱好
除了工作,我对计算机视觉领域的最新研究和趋势充满热情。

我积极参与国际计算机视觉会议,并与同行学者交流合作。

在业余时间,我喜欢户外活动,特别是徒步和登山,欣赏大自然的美丽。

我也是一名音乐爱好者,会弹吉他和钢琴,用音乐放松自己的心灵。

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2016百度深度学习研究院_视频内容识别解析算法工程师招聘

工作职责:
-负责百度计算机视觉相关,视频分析的技术、系统、产品的研发工作,包括但
不限于:视频目标检测、物体分割、目标跟踪等

-负责相应方向技术难点攻关、前瞻研究、算法创新以及应用拓展
-负责技术产品化,将技术创新推向亿万用户
职责要求:
-宽泛的技术视野,创造性思维,富有想象力,有推进人工智能的理想和使命感
-在图像/视频分类、检测、分割,目标跟踪等技术方向上有深入的研究经历,
熟悉主流和前沿的技术方案

-熟练掌握计算机视觉和机器学习算法,尤其是深度学习,RNN, LSTM,并有丰
富的实践经验

-熟练掌握C/C++和脚本语言编程(如Shell, Python等),熟悉深度学习开发
工具(Caffe, TensorFlow等)

-在计算机视觉国际会议(CVPR, ICCV)或者期刊(TIP, PAMI)上发表论文、及有
相关专利者优先

-在公共数据库或国际比赛,如ImageNet, MSCOCO, KITTI上取得优异成绩者优

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