快手招聘算法实习生

公众号CVer

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 · 2020-10-25

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重磅干货,第一时间送达

业务需求很多做不过来了,业务的长期目标对很多技术方向也有非常强的依赖,开个帖子希望多招些优秀的实习生,当然全职也可以啦。

工作地点:北京,杭州,成都

对某个方向有深入研究,想持续钻研技术提升学术影响力,或者广泛关心各种新技术,想把各种最新技术应用到产品中的同学都非常欢迎。

可以尝试的方向也非常多,列举一些如下:

  1. OCR(不仅希望能看懂视频中的每个字, 也希望能理解它们的类型, 重要性, 逻辑关系等。除此之外,如何高效的处理每天几千万的视频也是个挑战)

  2. 目标检测与识别(视频内容非常丰富,类别定义、数据噪声、长尾问题等等都是挑战,怎么支持超大规模的类目体系,高效精确的定位目标位置,理解目标之间的逻辑关系?)

  3. 人脸相关(这个内容也比较多,活体、识别、各种属性、换脸、反换脸、生成等等)

  4. 自监督(想想基于快手超大规模的视频,能学会多少物理先验,极限能让算法到什么程度呢?)

  5. Image/Video Caption(根据图像视频写作文?写诗?生成广告标题? 隐藏在用户评论中的AI?)

  6. 多模态联合建模(充分利用图片, 视频, OCR, ASR, 音乐, 所有用户行为等等一切可以利用的信息)

  7. 内容生成(理解是能看懂内容,生成似乎更加高级&有想象空间,比如人脸/图片/视频/文案/语音/音乐等等)

  8. 大规模视频理解(怎么样算是对视频理解真正理解了?视频理解有多个不同方面的诉求,安全,美感,内容,逻辑,感受等等)

  9. 模型压缩量化和高效推理(每天几千万的视频,流程中有大量的模型,需要非常高效的模型设计和推理服务)

  10. 凑10个吧,未来可能会诞生一个AI, 他可以借助全网的信息跟你沟通交流,模态不限。不仅能充分理解你,而且可以用最直观易懂高效的方式给你传递各类信息,潜在对于资讯、娱乐、教育、商业等众多行业都产生非常大的影响。

如果你对上面的一些方向感兴趣,欢迎联系我。

内推邮箱:zhangdebing@kuaishou.com

邮箱主题/简历命名格式:快手实习内推+姓名+电话+城市+CVer推荐


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