在旷视科技研究院工作是一个什么样的体验?

2017年12月作为全职实习生入职face++,所在小组是人脸识别组。mentor是shufflenet v1和EAST论文的作者周昕宇(Tim)。Tim是个思维非常活跃的人,成都七中竞赛直保清华的大佬,这样的大佬贵司很多,部门大leader就是ioi金牌。入职mentor会先跟你聊聊你的想法,是想做research还是业务,当时我做的东西偏pure research,topic选择的时候mentor也会给很多可选的方向,每个方向都充满挑战也很前沿。小组有写日报和周报的习惯,日报直接推送给mentor,可以思考任何的东西,mentor一定会回复所有提到的问题。在研究院(人脸识别组属于研究院)这边不定期的会有各种分享会,实习期间有幸听到了densenet作者报告。今年3月份回学校做毕设,7月份作为正式员工回到了小组,现在所在部门是手机解锁。解锁组的leader人很好,贵司的早期员工,在这块儿业务的pk中干掉了很多友商。人脸识别在实际应用中还存在很***度的挑战,如果有对块儿业务感兴趣的小伙伴可以直接发简历到我邮箱wangzerong@megvii.com,目前组内直招实习生,可以直接推给leader。

简历发送地址:wangzerong@megvii.com,期待你的加入。


算法实习生

职位诱惑:

人工智能,黑科技,刷脸上下班,团队牛

职位描述:

工作职责:
1. 推进机器学习领域的核心算法;
2. 构建机器学习领域的关键应用;
3. 将最好的算法在有趣有用的商业场景中落地。
任职资格:
1. 过硬的科研背景:机器学习;图像识别,或语音识别,或自然语言处理,或数据挖掘,或推荐广告系统,或计算机图形学;
2. 扎实的编程基础;
3. 熟悉本研究领域的最新研究成果,公开数据集,和相关的开源系统;
4. 有很强的自学能力和独立思考能力,善于思考和表达自己的想法;同时又具备良好的团队合作精神;
5. 加分项(非必须):熟悉 Python 等至少一门脚本语言,使用过 Theano, Caffe, Torch, MxNet, TensorFlow 等开源深度学习框架优先;
6. 如果以上都没有,但是你数学很强、编程很强、学习能力很强,我们也愿意和你一起成长。

工作地址

北京 - 海淀区 - 北京市海淀区融科资讯中心A座3层

#旷视#
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只敢默默顶一下
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发布于 2018-11-23 22:58
融创中心吃的东西真多,还有电影院……
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发布于 2018-11-23 23:01
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官网直投

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4.1日14点小米一面 16点 小米二面 17点30momenta 一面4.2日 15.30momenta 二面  18点30momenta 已OC面试记录:小米一面 项目30分钟 八股 多态 封装 智能指针 手撕代码 二叉树层序遍历 回文子串小米二面 各种八股 问麻了 一堆编译原理 通信的 本人非科班的 好多都没回答上 项目讲解 针对性提问 挖的很深 无手撕Momenta 一面 项目30分钟 无八股 手撕 机器人所有路径 a星伪代码 Momenta 二面 针对简历各种基础问题 基于图搜索的 基于优化的 一些公式推导 论文的提问 手撕 岛屿数量 体验就是两家流程真的快,小米一面结束十分钟就通知选二面时间了 ,一面问的都比较基础,但是很相关。小米二面 八股不单单问C++的,还问了很多其他的,对没有准备过的,非科班选手不友好。还有点压力面,会针对项目提问,为什么你没用某某方法,为什么这么优化,传统方法是什么。就是针对一些非重点的地方猛猛提问。但是最后问了一下评价,他说还不错,希望也能OC吧。momenta 一面针对项目,提出来一些比较奇怪的问题,似乎因为面试官不是做这个方向的,因为当时一下午已经两面了,已经麻了,就冷场了好几次。以为会挂了,没想到很快通知二面了。二面的面试官很对口,问题很专业,项目挖的很深。 #面试#  
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投递时间:2024年3月21日-2024年5月31日岗位职责岗位职责:利用机器学习算法处理海量数据,提升高德打车的司乘体验、服务质量及平台效率。 加入我们了解亿级用户最真实的出行体验、解决复杂业务场景中的技术难题!利用轨迹、文本、语音等多模态数据,对行程中各类问题进行识别及治理,包括但不限于LLM、多模态融合、NLP等技术团队简介:1、团队技术过硬:团队大牛云集,有来自伯克利、哈佛、清华、北大等名校的各路师兄师姐。2、一对一辅导,学习氛围好:每周固定技术分享,组内师兄师姐都很nice,不仅解答算法问题,分享项目经验,更传授解决问题的方法论和业务理解能力。3、业务前景好:团队支持共享出行业务所有算法项目,丰富的业务场景赋予算法更多的应用空间,我们积累了深厚的算法迁移、落地和创新能力,涉及众多领域,包括图神经、强化学习、因果推断、运筹优化、推荐系统等,同时也发表了AI顶会论文。岗位要求1、面向25年应届毕业生(毕业时间2024.12-2025.10)2、算法:有扎实的数据结构、机器学习、深度学习算法基础,包括但不限于机器学习、深度学习、NLP、多模态融合、大模型等(ICL/SFT/agent等);3、工程:熟练掌握Python,有使用sklearn、TensorFlow等工具的经验。掌握海量数据处理技术,包括但不限于Hadoop/Hive/Spark;4、素质:热爱出行行业,沟通协作意识好,落地能力强。
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