通用视觉预训练助理研究员(J10483)
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北京市
2025-02-17
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岗位职责
主要从事以下一项或者几项方向内容研究，争取科研项目并发表高水平论文：
1、基于Transformer等新技术的通用大模型研究以及结构设计；
2、无监督/自监督学习下的视觉大模型分布式训练及其算法效率研究；
3、基于预训练模型的知识蒸馏、剪枝、量化等模型压缩；
4、少样本/零样本下的下游视觉任务场景应用，如目标检测、目标识别、语义分割、度量学习等。
1、基于Transformer等新技术的通用大模型研究以及结构设计；
2、无监督/自监督学习下的视觉大模型分布式训练及其算法效率研究；
3、基于预训练模型的知识蒸馏、剪枝、量化等模型压缩；
4、少样本/零样本下的下游视觉任务场景应用，如目标检测、目标识别、语义分割、度量学习等。
岗位要求
1、计算机视觉、无监督/自监督学习、少样本学习、人工智能等相关专业博士毕业生；
2、非常熟悉Pytorch/MindSpore/ Tensorflow中至少一种的深度学习框架，熟练使用C/C++、python中至少一种编程语言；
3、有基于CNN/Transformer的自监督学习、大模型训练、多任务学习等研究经验，包括并不限于下游研究方向，如目标检测、分割、视频理解等；
4、有相关计算机视觉竞赛经验者或目标识别和检测方面相关项目经历者优先；
5、在本领域以一作发表过有影响力的高水平论文优先，如ICCV/CVPR/NeurlPS/ICML/ECCV/AAAI/TPAMI/TIP等。
2、非常熟悉Pytorch/MindSpore/ Tensorflow中至少一种的深度学习框架，熟练使用C/C++、python中至少一种编程语言；
3、有基于CNN/Transformer的自监督学习、大模型训练、多任务学习等研究经验，包括并不限于下游研究方向，如目标检测、分割、视频理解等；
4、有相关计算机视觉竞赛经验者或目标识别和检测方面相关项目经历者优先；
5、在本领域以一作发表过有影响力的高水平论文优先，如ICCV/CVPR/NeurlPS/ICML/ECCV/AAAI/TPAMI/TIP等。
