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  • 公司简介这是一个颠覆的时代,伴随着数据爆炸式增长,我们的生活、工作方式都将被数据所改变。上海德拓信息技术股份有限公司(简称DATATOM/德拓信息)致力于“数据智能”的科学研究,通过帮助...

    公司简介

    这是一个颠覆的时代,伴随着数据爆炸式增长,我们的生活、工作方式都将被数据所改变。上海德拓信息技术股份有限公司(简称DATATOM/德拓信息)致力于“数据智能”的科学研究,通过帮助用户智能化的收集、存储、处理、分享、分析和可视数据,打破应用壁垒、架构统一平台、洞察数据价值、驱动业务探索,加速用户事业创新。公司预计2021年,登录科创板,目前在Pre IPO阶段,年营收10亿元以上。

    到目前为止,德拓信息建立了1个运营总部(上海)、3个研发中心(上海、成都、南京)和10个分支机构(北京、深圳、贵阳、西安、大连、哈尔滨、乌鲁木齐、杭州、长沙、昆明)

    官方网址:http://www.datatom.com/cn/

    招聘岗位

    - 图像算法工程师(社招

    坐标

    - 上海徐汇区

    岗位职责

    - 负责机器学习、深度学习领域的技术研发工作,包括但不限于神经网络模型设计与优化、强化学习、迁移学习、主动学习、生成对抗网络、随机优化等的算法和系统研发;

    - 负责图像识别,物体检测算法,并根据具体场景优化;

    - 负责人脸检测、人脸识别等算法;

    - 有过图片内容审核(涉政、涉恐、涉黄)项目经验的,优先考虑;

    - 有算法工程化部署和优化经验的,优先考虑。

    岗位要求

    - 机器学习、自然语言处理、图像处理、人脸识别等领域的相关专业硕士;

    - 掌握TensorFlow/Caffe/PyTorch/Keras等框架,能熟练掌握但不限一种;

    - 熟悉目标检测、图像分割、图像识别、图像分类等研究课题,有相关项目经验或者研究成果;

    - 具备良好的编程能力,熟练掌握Python编程语言优先,有Linux开发经验为佳; 具有良好代码风格和质量意识,能独立完成算法模块设计、开发和测试;

    - 有在权威期刊发表过AI相关论文优先;

    - 在相关领域有2年以上工作经验;

    - 具备良好的沟通表达能力和团队合作意识;

    联系方式

    - 直接微信/电话联系:15821398735

    - 邮箱:zhu.wangfang@datatom.com

    - 邮件主题:52CV推荐

    END

    注明:求职

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    我爱计算机视觉

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    投稿:amos@52cv.net

    网站:www.52cv.net

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  • 创新工场 SLAM算法工程师 招聘

    千次阅读 2019-05-22 16:17:01
    2016年9月,创新工场人工智能工程院成立,李开复博士亲任院长,王咏刚担任执行院长,与来自世界顶级机构的著名工程师和顶尖科学家共同探索技术、数据、人才、商业价值的结合,推进人工智能在科学研究与商业领域的...

    【岗位推荐】创新工场AI工程院 SLAM算法工程师#

    2016年9月,创新工场人工智能工程院成立,李开复博士亲任院长,王咏刚担任执行院长,与来自世界顶级机构的著名工程师和顶尖科学家共同探索技术、数据、人才、商业价值的结合,推进人工智能在科学研究与商业领域的实践探索,致力于打造人工智能领域的科研转化实验室;同时,我们在AI生态方面积极推动数据开源、人才培养两大基石建设,举办“AI Challenger 全球AI挑战赛”、“DeeCamp 人工智能训练营” 等大型AI人才生态建设项目。
    

    创新工场

    创新工场AI工程院

                                 SLAM算法工程师
                                  【职责描述】
    

    1.负责移动底盘的自主定位算法研发,包括基于EKF、里程计、IMU、视觉等多信息融合,构建机器人运动模型、观测模型等概率学模型;
    2.负责移动底盘自主导航中的路径规划、运动规划等算法研发负责算法的移植、优化和产品化等相关工作完成技术文档的编写与维护;
    3.工作地点:北京
    4.薪资面议
    职位标签:轻松的工作环境、扁平化管理、广阔的晋升空间、午餐免费、更有机会见到李开复老师等人工智能领域大牛

                                  【任职要求】
    

    1.本科及以上学历,自动化、计算机等相关专业,3年以上工作经验;
    2.熟悉ROS, 熟悉基于激光雷达的SLAM算法以及激光雷达的使用和数据分析扎实的数学基础,对State estimation, sensor fusion等算法有深刻理解熟悉机器人感知、定位、控制相关算法并进行模拟仿真分析;
    3.掌握视觉SLAM导航相关理论知识熟练掌握C,C++,Python等语言;
    4.具备良好的团队合作精神、沟通表达能力和执行力,敬业靠谱,工作认真负责,严谨踏实,善于思考总结,接受新事物能力强,具有较强的自学能力;
    5.有无人机、机器人、AGV相关行业经验优先考虑;
    6.在校期间有过机器人、智能小车比赛经验的更佳。

    如有意向,请投递简历至E-mail:wangruihuan@interns.chuangxin.com
    公司简介参见:http://www.chuangxin.com/
    更多职位介绍参见:http://ai.chuangxin.com/careers?lang=zh-CN

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  • 点上方蓝字人工智能算法与Python大数据获取更多干货在右上方···设为星标★,第一时间获取资源仅做学术分享,如有侵权,联系删除转载于 :极市平台,海康威视招聘岗位(1)算法工程师、...

    点上方蓝字人工智能算法与Python大数据获取更多干货

    在右上方 ··· 设为星标 ,第一时间获取资源

    仅做学术分享,如有侵权,联系删除

    转载于 :极市平台,海康威视

    招聘岗位

    (1)算法工程师、高级算法工程师(专家)-SLAM方向(社招)

    岗位职责
    负责其中一项或多项的工作:
    1. 负责SLAM定位、大规模地图构建、多传感器融合以及路径规划等技术开发,解决机器人/自动驾驶/AR等应用场景的定位与建图问题。
    2. 负责多传感器融合的SLAM算法预研。
    3. 负责SLAM定位系统原型的方案设计和系统搭建。

    岗位要求
    1. 计算机视觉、计算机图形学、机器人与自动化等相关领域专业,硕士及以上学历。
    2. 具备良好的团队协作能力,能够独立思考,善于创新,针对问题提出有效解决方案。
    3. 具有扎实的SLAM/VO/VIO技术基础,掌握多视图几何、滤波器、多传感器融合、计算机视觉等相关的算法。
    4. 拥有视觉SLAM、IMU、wheel odometer、GPS等多传感器融合的移动机器人/自动驾驶项目经验者优先。
    5. 良好的编程能力,精通C/C++、Python、ROS等,有嵌入式算法的开发和优化经验者优先。
    6. 在CV、Robotics领域发表过高水平论文者优先。

    工作地点:杭州

    (2)算法工程师-SLAM方向、三维重建方向(实习生)

    岗位职责
    负责其中一项或多项的工作:
    1. 负责SLAM定位或三维重建方向的技术研究,关键模块开发实现、测试评估。
    2. 协助团队完成项目的方案设计、可行性评估和系统搭建。

    岗位要求
    1. 计算机视觉、计算机图形学、机器人与自动化等相关领域专业,硕士及以上学历。
    2. 具备良好的团队协作能力,能够独立思考,善于创新,针对问题提出有效解决方案。
    3. 相关的基准专业知识,掌握多视图几何、滤波器、多传感器融合、计算机视觉等相关一种或多种。
    4. 敢于面对困难,追求技术的不断突破。
    5.有相关项目经验优先。

    简历投递

    lijie10@hikvision.com

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    AI博士私人微信,还有少量空位

    如何画出漂亮的深度学习模型图?

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    一文读懂深度学习中的各种卷积

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  • 2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

    今天,我们介绍的机器学习算法叫xgboost。

    不要被这个名字吓唬到,其实它的基本原理并不复杂。要理解xgboost,需要首先理解决策树。还没有接触过决策树的同学可以看一下《人工智能算法通俗讲解系列(三):决策树 》这块内容。

    假如我们现在有下面两棵决策树,左侧是tree1,右侧tree2。这些树都是用来判断用户是否喜欢玩游戏的。跟我们之前的案例是类似的。

    210756_h5nA_2616203.png

    先看右侧这个简单的树。椭圆是用户特征:是否每天用电脑。左边是“是”,右边是“否”。通过数据,他们发现,每天玩电脑的人里面,玩游戏的人占比高。不怎么玩电脑的人里面,玩游戏的占比低。我们给占比高的这一边设置一个大一点的权重,比如0.9,占比低的一边设置低一点的权重。不用管0.9的计算细节,只要知道占比(概率)高权重大就OK。

    假设我们只有右侧这一棵树。当来一个新用户时,我们就可以用它来判断它玩游戏的偏好。比如某个新用户每天玩电脑,我们就直接判断“他喜欢玩游戏”。这虽然不会特别准确,但也比瞎蒙要更好一些。

    不过我们还要追求更好。因为我们不止有一棵树,还有另一棵决策树可以使用。

    现在,让我们看一下左边这棵决策树。它的第一个判断条件是:“年龄是否小于15”。 从已有的数据发现,“否”的这一侧,也就是15岁以上的人里,玩游戏的人占比比较低,于是设置低权重,比如设置为-1。15岁以下的人群里,再分男女。发现男性用户玩游戏的比例明显高于女性。于是,给男性设置高一些的权重,比如2,女性低一点,比如0.1。不过这里的女性权重,要比15岁以上的那个分支权重大一些。

    然后,当一个新的数据过来的时候,我们组合两个树,进行综合判断。比如一个新用户年龄小于15,男性,每天玩电脑。  预测他是否喜欢玩游戏的方法就是:找到他在每一颗树中的权重,然后相加。他在第一棵树中的位置为左下角的叶子,权重为2;同时,他在第二棵树的位置也是左下角的叶子,权重为0.9。然后,我们把他在两棵树中的权重相加,得出最终权重,即2.9。

    这样,就等于把三个特征:年龄、性别、和玩电脑时长总和考虑进来了,这种判断比单棵决策树更准确。

    同样方法,一个年龄大于15,且不怎么玩电脑的人,组合计算后,得分很低。年龄因素减了1分,不玩电脑又减了0.9,所以得分特别低,最终为-1.9。于是,我们就预测他不大可能喜欢游戏。

    实际使用时,特征库里面可能不止三个特征,而是几十个或者上百个特征。那怎么办呢?

    比如我们有100个特征,同时有100万条数据。我们可以随机选10个特征、随机选10万条数据,生成一颗树。然后,再随机选10个特征,随机选10万条数据,生成第二棵树。同样的方法生成第三棵树,第四棵树...

    最后我们可以生成几十个树,比如生成了50个。具体几棵我们自己定。这些树就组成了一个森林。因为是随机生成的,所以叫随机森林。

    当我们对一个新用户做判断对时候,就把这个用户往每一棵树上套,这样就得出50个权重。然后把这50个权重相加,得出最终的权重。比较不同的用户的最终权重,就能判断他们所属的分类。

    把森林中的所有树组合起来形成的策略,综合了所有特征以及多种组合情况的逻辑。用这个策略判断每一个新数据,准确率会大大提高。所以,xgboost在很多大赛中的表现都很好。

    转载于:https://my.oschina.net/stanleysun/blog/1785248

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人工智能算法工程师招聘