Interview:人工智能岗位面试—人工智能职位之计算机视觉算法工程师的简介、知识结构、发展方向之详细攻略

简介: Interview:人工智能岗位面试—人工智能职位之计算机视觉算法工程师的简介、知识结构、发展方向之详细攻略

计算机视觉算法工程师的简介



1、各大互联网巨头的薪资介绍


image.png


2、计算机视觉应用领域

image.png



3、各大公司职位简介


(1)、商汤科技   深度学习/计算机视觉研究员


职位诱惑:人工智能独角兽,技术大牛多,工作氛围好


工作职责:

1. 负责计算机视觉和深度学习基本算法的开发与性能提升,涉及的问题包括但不限于:检测、跟踪、分类、语义分割、强化学习、3D视觉和图像处理等

2. 推动计算机视觉算法和深度学习在众多实际应用领域的性能优化和落地

3. 提出和实现最前沿的算法,保持算法在工业界和学术界的领先


任职资格:

1. 熟练掌握机器学习(特别是深度学习)和计算机视觉的基本方法

2. 优秀的分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性的问题充满激情

3. 较强的算法实现能力,熟练掌握 C/C++ 编程,熟悉 Shell/Python/Matlab 编程

4. 有较强的研究能力优先,如研究生发表过第一作者CCF A类会议或期刊等论文,或本科发表过第一作者CCF B类以上会议或期刊论文

5. 有较强的代码能力优先,获得过ACM或其他商业代码竞赛的荣誉,如ACM区预赛金牌、NOI银牌以上、百度之星决赛等;或代码开源在github上并有较大影响

6. 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等学术数据集或者Kaggle等一些国内外商业比赛

7. 有较丰富的相关经验优先,如有一年以上在BAT或人工智能知名创业公司进行视觉算法或工程相关的工作经验,或来自国内外计算机视觉/计算机图形学/机器学习/数据挖掘等领域内知名实验室。


(2)、腾讯  上海-计算机视觉工程师


职位诱惑:大平台


岗位职责:    

1、负责视觉相关算法的研究和应用,包括但不限于如下方向:目标追踪,目标检测,图像分割,图像分类等计算机视觉技术。

2、紧跟前沿算法和技术,推动计算机视觉算法和深度学习在实际应用领域的性能优化和落地。


岗位要求:    

1、图像处理、计算机视觉、模式识别、机器学习等相关专业硕士及以上;

2、2年以上图像识别/计算机视觉领域相关工作经验,熟悉图像识别/计算机视觉领域的主流模型和算法,关注领域内的最新进展;

3、较强的算法实现能力,熟练掌握C/C++,Python,Java等至少一门语言;熟悉Linux环境开发;熟悉OpenCV等常用库,熟练使用一种或几种深度学习框架(caffe,tensorflow, Pytorch);

4、有目标检测、语义分割、人脸识别等实际应用经验者优先;

5、有较强的研究能力者优先,如在领域顶级会议如CVPR,ICCV,ECCV,NIPS等发表过高质量论文; 6、有良好的团队合作和沟通能力。


(3)、字节跳动  头条实验室工程师-计算机视觉


职位诱惑:弹性工作,免费三餐,租房补贴,带薪休假


职位职责:

1、为产品应用提出人工智能解决方案和模型;

2、人工智能技术的工程化;

3、开发新技术的原型系统。


职位要求:

1、扎实的数学和算法基础:概率统计、数值优化算法;

2、快速学习新技术的能力,能够在较短时间内理解前沿论文并评价;

3、实践动手能力强, ACMICPC, NOI/IOI,top coder,Kaggle比赛获奖者优先;

4、在机器学习、图像视频理解、图像分类、物体检测等算法方面有经验者优先;

5、在顶级学术会议上发表论文者优先;

6、有大规模分布式系统工程经验者优先;

7、能与团队融洽合作相处;

8、积极主动有热情。


(4)、拼多多


职位诱惑:平台好,大牛多,薪资待遇佳


岗位职责:


1、负责计算机视觉、深度学习相关方向的技术难点攻关与前瞻研究。

2、负责计算机视觉、深度学习相关的技术实现与产品的研发工作。

3、负责计算机视觉、深度学习相关的算法计算性能优化,并推动其上线应用。


任职要求:


1. 硕士及以上学历,模式识别、计算机视觉、数学等相关专业;

2. 对计算机视觉和模式识别方向有扎实的理论和实践基础;

3. 有图像检测、数字信号处理、统计机器学习、深度学习项目经验者优先;

4. 熟悉物体(人体、人脸、通用目标)检测、跟踪与识别的基本算法;

5. 具有较强编程能力,熟练使用至少一种脚本语言(python/shell等),有C++和java开发经验,熟悉linux开发环境,有caffe, pytorch, tensorflow经验更佳;

6. 正直诚信、有团队精神,有良好的学习能力,沟通能力和独立解决技术问题的能力。


计算机视觉算法工程师的知识结构

1、深度学习原理


2、深度学习框架


3、编程语言


4、专业知识(数字图像处理及OpenCV)



image.png

计算机视觉算法工程师的发展方向


后期更新……


相关文章
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
机器学习算法简介:从线性回归到深度学习
【5月更文挑战第30天】本文概述了6种基本机器学习算法:线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、随机森林和深度学习。通过Python示例代码展示了如何使用Scikit-learn、statsmodels、TensorFlow库进行实现。这些算法在不同场景下各有优势,如线性回归处理连续值,逻辑回归用于二分类,决策树适用于规则提取,支持向量机最大化类别间隔,随机森林集成多个决策树提升性能,而深度学习利用神经网络解决复杂模式识别问题。理解并选择合适算法对提升模型效果至关重要。
238 4
|
12天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
人工智能-大语言模型-微调技术-LoRA及背后原理简介
人工智能-大语言模型-微调技术-LoRA及背后原理简介
29 0
|
2月前
|
算法 Java 数据安全/隐私保护
国密加密算法简介
国密指国家密码局认定的国产密码算法,主要包括SM1、SM2、SM3、SM4等,并持续完善。SM1是对称加密算法,加密强度与AES相当,需加密芯片支持;SM2是非对称加密,基于ECC算法,签名和密钥生成速度优于RSA;SM3为杂凑算法,安全性高于MD5;SM4为对称加密算法,用于无线局域网标准。本文提供使用Java和SpringBoot实现SM2和SM4加密的示例代码及依赖配置。更多国密算法标准可参考国家密码局官网。
103 1
|
27天前
|
存储 算法 安全
ArrayList简介及使用全方位手把手教学(带源码),用ArrayList实现洗牌算法,3个人轮流拿牌(带全部源码)
文章全面介绍了Java中ArrayList的使用方法,包括其构造方法、常见操作、遍历方式、扩容机制,并展示了如何使用ArrayList实现洗牌算法的实例。
12 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【人工智能】TensorFlow简介,应用场景,使用方法以及项目实践及案例分析,附带源代码
TensorFlow是由Google Brain团队开发的开源机器学习库,广泛用于各种复杂的数学计算,特别是涉及深度学习的计算。它提供了丰富的工具和资源,用于构建和训练机器学习模型。TensorFlow的核心是计算图(Computation Graph),这是一种用于表示计算流程的图结构,由节点(代表操作)和边(代表数据流)组成。
64 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
算法金 | 秒懂 AI - 深度学习五大模型:RNN、CNN、Transformer、BERT、GPT 简介
**RNN**,1986年提出,用于序列数据,如语言模型和语音识别,但原始模型有梯度消失问题。**LSTM**和**GRU**通过门控解决了此问题。 **CNN**,1989年引入,擅长图像处理,卷积层和池化层提取特征,经典应用包括图像分类和物体检测,如LeNet-5。 **Transformer**,2017年由Google推出,自注意力机制实现并行计算,优化了NLP效率,如机器翻译。 **BERT**,2018年Google的双向预训练模型,通过掩码语言模型改进上下文理解,适用于问答和文本分类。
144 9
|
4月前
|
算法
Raid5数据恢复—Raid5算法简介&raid5磁盘阵列数据恢复案例
Raid5算法也被称为“异或运算”。异或是一个数学运算符,它应用于逻辑运算。异或的数学符号为“⊕”,计算机符号为“xor”。异或的运算法则为:a⊕b = (¬a ∧ b) ∨ (a ∧¬b)。如果a、b两个值不相同,则异或结果为1。如果a、b两个值相同,异或结果为0。 异或也叫半加运算,其运算法则相当于不带进位的二进制加法。二进制下用1表示真,0表示假。异或的运算法则为:0⊕0=0,1⊕0=1,0⊕1=1,1⊕1=0(同为0,异为1),这些法则与加法是相同的,只是不带进位。 异或略称为XOR、EOR、EX-OR,程序中有三种演算子:XOR、xor、⊕。使用方法如下z = x ⊕ y z
Raid5数据恢复—Raid5算法简介&raid5磁盘阵列数据恢复案例
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
计算机视觉:目标检测算法综述
【7月更文挑战第13天】目标检测作为计算机视觉领域的重要研究方向,近年来在深度学习技术的推动下取得了显著进展。然而,面对复杂多变的实际应用场景,仍需不断研究和探索更加高效、鲁棒的目标检测算法。随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展,相信目标检测算法将在更多领域发挥重要作用。
|
3月前
|
算法
【算法】贪心算法简介
【算法】贪心算法简介
|
3月前
|
算法
【算法】递归、搜索与回溯——简介
【算法】递归、搜索与回溯——简介