1. 协助视频结构化等算法在实际场景应用领域的性能优化和落地,包含但不限于关键点、活体、行人检测等;
2. 协助模型设计、模型压缩、模型训练等研究;
3. 业界先进视频/视觉算法的调研,包括计算机视觉算法创新、难点突破等工作;
岗位要求:
1. 计算机,数学统计相关专业研究生及以上学历,图像/视频处理相关研究方向;
2. 熟悉Pytorch/MXNet/Tensorflow/Caffe2等深度学习框架之一;
3. 熟悉至少一门高级语言,例如python/C/C++等,并有实际的开发经验;
4. 有良好的深度学习模型经验,有良好的paper阅读能力,有顶会paper发表者优先;FRVT/Kaggle/KITTI/COCO/PASCAL等竞赛或公开数据集优胜者优先。