1. 具备相关领域科研和实现能力;
2. 熟悉机器学习、深度学习、模式识别基础知识,了解领域发展动态;
3. 熟练掌握Tensorflow/Pytorch/Caffe/Mxnet等深度学习框架中至少一项,掌握两项及以上并具有实际应用经验者优先考虑;
4. 熟悉C /Python/JAVA编程语言一项及以上,有开源开发经验者优先考虑、个人主导的课题相关Github单项目获得超200 star者优先考虑。
岗位其他要求:
方向A
1. 熟练掌握NLP数据处理、分析的基础知识,对所研究的课题方向有清晰的认识;
2. 了解主流的NLP模型方法,包括但不限于Bert、Transformer、Prompt等;
3. 在ACL、EMNLP、AAAI、SIGIR、NAACL、COLING、ICLR、TPAMI等CCF A/B类期刊或会议以第一作者或通讯作者发表过论文优先考虑。
方向B
1. 有多模态信息采集、存储、传输、处理相关经验;
2. 熟悉多模态特征表示和融合,有利用多模态信息解决实际问题经验者优先考虑;
3. 在ACMMM、TMM、TOMM、ICLR、AAAI、NeurIPS、TPAMI等CCF A/B类期刊或会议以第一作者或通讯作者发表过论文优先考虑。
方向C
1. 熟练掌握计算机视觉、计算机图像学基础知识;
2. 在CVPR、ICCV、ECCV、TIP、NeurIPS、TPAMI、IJCV、SIGGRAPH、ICML等CCF A/B类期刊或会议以第一作者或通讯作者发表过论文。
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