感知算法工程师

Description: 

职位描述:
1. 开发和优化深度学习模型,特别是卷积神经网络(CNNs)、循环神经网络(RNNs)、生成对抗网络(GANs)等。
2. 熟悉yolo/sam等开源算法
3. 使用深度学习框架进行模型开发和部署。
4 . 处理大规模数据集,进行模型训练和验证。
5. 研究前沿的深度学习算法并将其应用于实际问题中。


职位要求:(3-5年成熟经验)
1. 深度学习框架:TensorFlow, PyTorch, Keras, MXNet
2. 模型优化和训练:CUDA, cuDNN, GPU并行计算
3. 图像处理:OpenCV, PIL
4. 自然语言处理:NLTK, SpaCy, Transformers
5. 高性能计算:NVIDIA CUDA, TPU

职位描述:
1. 开发和优化深度学习模型,特别是卷积神经网络(CNNs)、循环神经网络(RNNs)、生成对抗网络(GANs)等。
2. 熟悉yolo/sam等开源算法
3. 使用深度学习框架进行模型开发和部署。
4 . 处理大规模数据集,进行模型训练和验证。
5. 研究前沿的深度学习算法并将其应用于实际问题中。


职位要求:(3-5年成熟经验)
1. 深度学习框架:TensorFlow, PyTorch, Keras, MXNet
2. 模型优化和训练:CUDA, cuDNN, GPU并行计算
3. 图像处理:OpenCV, PIL
4. 自然语言处理:NLTK, SpaCy, Transformers
5. 高性能计算:NVIDIA CUDA, TPU

职位描述:
1. 开发和优化深度学习模型,特别是卷积神经网络(CNNs)、循环神经网络(RNNs)、生成对抗网络(GANs)等。
2. 熟悉yolo/sam等开源算法
3. 使用深度学习框架进行模型开发和部署。
4 . 处理大规模数据集,进行模型训练和验证。
5. 研究前沿的深度学习算法并将其应用于实际问题中。


职位要求:(3-5年成熟经验)
1. 深度学习框架:TensorFlow, PyTorch, Keras, MXNet
2. 模型优化和训练:CUDA, cuDNN, GPU并行计算
3. 图像处理:OpenCV, PIL
4. 自然语言处理:NLTK, SpaCy, Transformers
5. 高性能计算:NVIDIA CUDA, TPU