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关于格灵深瞳：

格灵深瞳成立于2013年，总部位于北京，在合肥设有研发中心。公司自主研发的深瞳技术在视觉感知、数据智能挖掘、高性能计算等领域居于世界领先地位，多次在国际/国内人工智能算法测试中斩获桂冠，作为公司核心命脉的算法团队，负责公司所有产品线的各类不同算法的支持。欢迎加入格灵深瞳算法团队。加入我们，我们将会共同研究只有20MFLOPS计算量的超快检测、智能网络结构的自动设计和调参、上万类的多角度车型车款识别、不规则的字符序列端到端识别、极低分辨率下的人脸检测和识别、各种视频异常事件的检测、摔倒了仍然能稳定工作的骨骼跟踪、上亿数据的大规模分布式模型并行训练等等。加入我们，你将有机会接触100T+的业务数据，体验人工智能在安防、零售、智能相机、机器人等，检测、跟踪、识别、检索、商品推荐、数据挖掘、定位和导航等应有尽有的场景中应用。加入我们，我们一起实现让计算机看懂世界。

公司官网：http://www.deepglint.com/

工作地点：

北京、合肥

学历要求:

硕士或者博士（应届和历届皆可）

专业要求:

计算机、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、机器人等相关专业

各算法岗岗位要求：

【人脸识别】有人脸识别相关的研究经验，在人脸识别相关竞赛中取得过比较好的成绩，工程能力强，对大规模分布式训练有深入的了解，或发表过相关学术论文。

【行人ReID】要求有相关研究背景，熟悉PCB、MGN等经典ReID工作，在ReID相关竞赛中取得过比较好的成绩，工程能力强，或发表过相关学术论文。

【人体姿态估计】对主流的Top down和Bottom up的人体姿态(Human pose)估计算法有深入的了解，有具体研发经验，在相关数据集或比赛中取得过领先的成绩。

【目标检测】对主流目标检测算法非常熟悉，如Faster-RCNN, Mask-RCNN, Cascade RCNN,SSD, Deformable Conv等，在voc/coco等数据集上取得过较好的成绩，或发表过学术论文。

【异常检测】有通用异常检测的研究经验，对 Isolation Forest、Feature Bagging和Auto-Encoder等主流异常检测方法有深入研究，在相关数据集或比赛中取得过较好的成绩。

【3D视觉】有三维视觉相关知识和基础，对于与环境几何建模、三维物体识别、三维语义分割、点云处理等方面有深入研究和实践经验，能够将理论知识运动到实际工程问题中 SLAM：熟练掌握工业机器人基础框架和知识，如DH参数，IK,FK，四元数等；熟悉常见工业机器人轨迹规划算法，至少掌握一种运动规划算法；编程和算法基本功扎实，熟练掌握C++，以及至少一门脚本语言（如Python）；熟悉ROS系统，可熟练使用仿真软件者（如gazebo等）优先。

【机器人控制】熟练掌握工业机器人基础框架和知识，如DH参数，IK，FK，四元数等；熟悉常见工业机器人轨迹规划算法，至少掌握一种运动规划算法；编程和算法基本功扎实，熟练掌握C++，以及至少一门脚本语言（如Python）；熟悉ROS系统，可熟练使用仿真软件者（如gazebo等）优先。