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社会招聘

2025-高级图像处理与类神经网络工程师(北京)(J13896)

  • 招聘类别:校园招聘
  • 工作性质:全职
  • 薪资范围:面议
  • 招聘人数:若干
  • 工作地点:北京市
  • 发布时间:2024-09-02

工作职责

1.负责设计、开发和优化图像处理算法,特别是基于类神经网络的算法,以解决复杂的图像处理问题;
2.应用并推进高阶神经网络技术于实际产品中,提升图像处理的效能与精确度;
3.专注于轻量级神经网络的研究与开发,确保在资源有限的环境中实现高效的模型运行;
4.使用高层次综合(HLS)技术进行硬件加速,将算法转化为高效的硬件实现;
5.在SRCNN、VDSR、ESPCN、SRGAN、EDSR、RCAN、SwINIR、Real-ESRGAN、FaceNet、VGG-Face、Yolo、Denoising Autoencoder (DAE)、DnCNN、RED-Net、BM3D + CNN等各类神经网络模型中进行开发和优化,提升图像处理的效果;
6.在Linux环境中进行开发,并熟练运用C++进行性能优化与系统编程;
7.与跨领域的工程团队合作,确保研究成果顺利集成至产品中;
8.跟进学术前沿技术动向,并将其应用于公司的技术路线图中。

任职资格

1.图像处理、计算机视觉、人工智能相关专业博士学历应届生;
2.深入了解和掌握类神经网络的理论与应用,具备丰富的实践经验,尤其是在轻量级神经网络、影像超分辨率、面部识别和去噪自编码器等方面;
3.熟悉图像处理技术与工具,能够设计和实现高效的图像处理解决方案;
4.熟练掌握C++编程,能够在Linux环境中进行系统级开发与优化;
5.具备使用HLS技术进行硬件设计与优化的经验,能够在FPGA或ASIC上进行实施;
6.良好的问题解决能力与创新思维,能够独立进行研究并推动技术发展;
7.具备团队合作精神,能够与不同领域的专业人士进行有效沟通与协作。
加分项:
1.在顶尖学术期刊或会议上发表过图像处理、轻量级神经网络、影像超分辨率、面部识别或影像去噪神经网络相关论文;
2.有FPGA开发经验,尤其是在图像处理应用中的经验;
3.熟悉深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)并能够进行高效的模型训练和调优。

2025-高级图像处理与类神经网络工程师(北京)(J13896)

  • 招聘类别:校园招聘
  • 工作性质:全职
  • 工作地点:北京市
  • 招聘人数:若干
  • 薪资范围:面议
  • 发布时间:2024-09-02

工作职责

1.负责设计、开发和优化图像处理算法,特别是基于类神经网络的算法,以解决复杂的图像处理问题;
2.应用并推进高阶神经网络技术于实际产品中,提升图像处理的效能与精确度;
3.专注于轻量级神经网络的研究与开发,确保在资源有限的环境中实现高效的模型运行;
4.使用高层次综合(HLS)技术进行硬件加速,将算法转化为高效的硬件实现;
5.在SRCNN、VDSR、ESPCN、SRGAN、EDSR、RCAN、SwINIR、Real-ESRGAN、FaceNet、VGG-Face、Yolo、Denoising Autoencoder (DAE)、DnCNN、RED-Net、BM3D + CNN等各类神经网络模型中进行开发和优化,提升图像处理的效果;
6.在Linux环境中进行开发,并熟练运用C++进行性能优化与系统编程;
7.与跨领域的工程团队合作,确保研究成果顺利集成至产品中;
8.跟进学术前沿技术动向,并将其应用于公司的技术路线图中。

任职资格

1.图像处理、计算机视觉、人工智能相关专业博士学历应届生;
2.深入了解和掌握类神经网络的理论与应用,具备丰富的实践经验,尤其是在轻量级神经网络、影像超分辨率、面部识别和去噪自编码器等方面;
3.熟悉图像处理技术与工具,能够设计和实现高效的图像处理解决方案;
4.熟练掌握C++编程,能够在Linux环境中进行系统级开发与优化;
5.具备使用HLS技术进行硬件设计与优化的经验,能够在FPGA或ASIC上进行实施;
6.良好的问题解决能力与创新思维,能够独立进行研究并推动技术发展;
7.具备团队合作精神,能够与不同领域的专业人士进行有效沟通与协作。
加分项:
1.在顶尖学术期刊或会议上发表过图像处理、轻量级神经网络、影像超分辨率、面部识别或影像去噪神经网络相关论文;
2.有FPGA开发经验,尤其是在图像处理应用中的经验;
3.熟悉深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)并能够进行高效的模型训练和调优。