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牛客979062374号
远景_enos cloud_算法工程师
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江南大学
2019
算法工程师
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牛客979062374号
2020-12-29 18:20
远景_enos cloud_算法工程师
【远景】算法工程师(机器视觉CV方向)
职位:算法工程师(机器视觉CV方向)-远景【岗位职责】1. 负责智能制造、智慧城市等场景下CV算法的研发、迭代、维护 2. 负责与产品团队配合将算法应用到现实场景中 3. 领导要求的其他相关算法工作 【岗位要求】任职要求 1. 学历要求硕士(2022届)及以上,博士优先 2. 计算机科学与技术、数学等相关专业,计算机科学与技术专业优先 2. 熟练掌握python编程 3. 有图像识别、图像分类、图像生成等至少一个CV方向的项目经验 4. 熟悉机器视觉相关的进展和相关深度学习的算法,包括但不限于RCNN、Maskrcnn、yolo、Unet等 5. 有计算机视觉相关科研或工程经验...
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牛客979062374号
2020-12-29 18:24
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远景_enos cloud_算法工程师
远景智能算法实习生招聘
算法工程师(机器视觉CV方向) 岗位职责 1. 负责智能制造、智慧城市等场景下CV算法的研发、迭代、维护 2. 负责与产品团队配合将算法应用到现实场景中 3. 领导要求的其他相关算法工作 任职要求 1. 学历要求硕士及以上 2. 计算机科学与技术、数学等相关专业,计算机科学与技术专业优先 2. 熟练掌握python编程 3. 有图像识别、图像分类、图像生成等至少一个CV方向的项目经验 4. 熟悉机器视觉相关的进展和相关深度学习的算法,包括但不限于RCNN、Maskrcnn、yolo、Unet等 5. 有计算机视觉相关科研或工程经验优先 要求: 2022届在读硕士 可直接...
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牛客979062374号
2020-12-29 18:23
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远景_enos cloud_算法工程师
远景智能算法实习招聘
算法工程师(回归预测,模式识别方向) 工作内容 采用机器学习算法,基于各类历史数据构建回归预测模型。分析新能源(风电、光伏)发电/用电设备性能、预测新能源发电能力,用电负荷预测、电力交易价格等。设计和实现算法,不断提升预测精度。 任职资格 1.有回归预测类机器学习算法经验,熟悉掌握各类回归预测模型,如随机森林、GBR、SVR; 2.理解多元统计分析原理,掌握特征工程的应用技术; 3.掌握一种以上的机器学习框架,如scikit-learn、xgboost等; 4.掌握一种以上常用深度学习框架,如tensorflow、keras、torch。熟悉回归神经网络类网络的原理,如lstm、CW-RN...
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牛客979062374号
2020-12-25 10:01
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远景_enos cloud_算法工程师
远景智能算法实习招聘-机器视觉CV方向
算法工程师(机器视觉CV方向) 岗位职责 1. 负责智能制造、智慧城市等场景下CV算法的研发、迭代、维护 2. 负责与产品团队配合将算法应用到现实场景中 3. 领导要求的其他相关算法工作 任职要求 1. 学历要求硕士及以上 2. 计算机科学与技术、数学等相关专业,计算机科学与技术专业优先 2. 熟练掌握python编程 3. 有图像识别、图像分类、图像生成等至少一个CV方向的项目经验 4. 熟悉机器视觉相关的进展和相关深度学习的算法,包括但不限于RCNN、Maskrcnn、yolo、Unet等 5. 有计算机视觉相关科研或工程经验优先 可直接将简历投递到...
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牛客979062374号
2020-12-23 18:21
远景_enos cloud_算法工程师
【远景】算法工程师
职位:算法工程师-远景【岗位职责】一、算法工程师(回归预测,模式识别方向) 工作内容 采用机器学习算法,基于各类历史数据构建回归预测模型。分析新能源(风电、光伏)发电/用电设备性能、预测新能源发电能力,用电负荷预测、电力交易价格等。设计和实现算法,不断提升预测精度。 任职资格 1.有回归预测类机器学习算法经验,熟悉掌握各类回归预测模型,如随机森林、GBR、SVR; 2.理解多元统计分析原理,掌握特征工程的应用技术; 3.掌握一种以上的机器学习框架,如scikit-learn、xgboost等; 4.掌握一种以上常用深度学习框架,如tensorflow、keras、torch。熟悉回归神经网...
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牛客979062374号
2020-12-23 18:19
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远景_enos cloud_算法工程师
远景智能算法实习生招聘
一、算法工程师(回归预测,模式识别方向) 工作内容 采用机器学习算法,基于各类历史数据构建回归预测模型。分析新能源(风电、光伏)发电/用电设备性能、预测新能源发电能力,用电负荷预测、电力交易价格等。设计和实现算法,不断提升预测精度。 任职资格 1.有回归预测类机器学习算法经验,熟悉掌握各类回归预测模型,如随机森林、GBR、SVR; 2.理解多元统计分析原理,掌握特征工程的应用技术; 3.掌握一种以上的机器学习框架,如scikit-learn、xgboost等; 4.掌握一种以上常用深度学习框架,如tensorflow、keras、torch。熟悉回归神经网络类网络的原理,如lstm、CW-...
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