职位描述
职责描述:
1. 负责模型将深度学习算法针对特定目标进行优化,其中包括剪枝,量化和模块搜索。
2. 负责机器学习模型针对度和计算成本的软件层面优化。
3. 探索优化深度学习模型关于领域新算法。如AutoML等。
任职要求:
1. 本科及以上学历。计算机、数学、通信等相关专业。
2. 熟悉至少一种深度学习框架:PyTorch、Tensorflow、Caffe2、MxNet。尤其是框架底层的图机制,并行计算等。
3. 了解深度学习模型剪枝,量化,压缩算法者优先。
4. 了解AutoML领域者优先
5. 了解计算机机器学习领域的新研究成果和公开数据集者优先。
6/ 较强的沟通表达能力,有很好的口头表达能力和出色的文档写作能力,善于深入浅出地表达和解释复杂的事物。
7. 较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;
有以下经验者优先考虑:
1. 在业内会议和期刊以作者(或者除导师外作者)发表论文(如:TPAMI/IJCV/ICCV/CVPR/ECCV/NIPS/AAAI等)
2. 有较强的学术比赛经验或者在重要数据集的Leaderboard上排名靠前,比如ImageNet等学术数据集,COCO等会议Workshop Challenge,Kaggle等国内外商业比赛。