商汤研究院基础视觉组正式员工（校招/社招）&实习生长期招聘

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商汤研究院基础视觉组正式员工（校招、社招）&实习生长期招聘

地点 ：北京，上海

【组别介绍】

商汤研究院基础视觉组是商汤研究执行总监代季峰博士（https://jifengdai.org/）领导，致力于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，推动视觉理解算法和深度学习算法在众多实际应用领域的性能优化和落地。近期，组内ICLR 2021 Oral（Review评分并列第二）论文Deformable DETR获得商汤最佳论文奖，取得知名比赛LVIS Challenge 2020第一名。研究方向包括且不限于超大规模预训练模型，多模态学习，视觉Transformer，物体检测，语义分割，自动驾驶，无监督/自监督学习，GAN，行为识别，SLAM等。

计算机视觉研究员

【工作职责】

致力于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，推动视觉理解算法和深度学习算法在众多实际应用领域的性能优化和落地。研究方向包括且不限于超大规模预训练模型，多模态学习，视觉Transformer，物体检测，语义分割，自动驾驶，无监督/自监督学习，GAN，行为识别，SLAM等。

【任职要求】

- 有志于投身深度学习领域，逻辑清晰，具备良好的快速学习和理解能力，有团队协作精神，有责任心，乐于接受挑战。

- 有计算机相关背景，熟悉深度学习以及计算机视觉等基本知识。

- 熟悉一种深度学习平台pytorch，tensorflow等 ，熟悉c++ 或者python。  

【额外加分项，满足一项或多项】

- 对深度学习研究某一领域有一定了解。

- 有较强的研究能力，于CCF B类以上会议或期刊发表过论文。

- 有较强的竞赛成绩，获得过ACM，NOI，NOIP或其他商业代码竞赛的任意奖项。

- 有较强的学术比赛经验或者在知名数据集的Leaderboard上排名靠前。

- 有较强的代码能力，有高质量的中大型项目或个人开源项目的经验。

- 有较强的钻研精神，对部分语言、系统、算法有深刻的探索和理解。

- 作为主要研发人员参加过计算机视觉领域的项目。

- 学习成绩优秀，有较高的GPA。

- 有自我驱动力，勤奋好学。

自动驾驶研究员（感知方向）

【工作职责】

1.和感知算法团队并肩探索，推动自动驾驶算法的创新发展，与海内外多家知名车企携手，致力于推动前沿算法的落地。

2.研发用于自动驾驶的计算机视觉感知算法，包括但不限于：目标检测、分割，属性理解，3D点云检测，模型压缩量化，知识蒸馏等任务，成果将直接用于自动驾驶场景中。

3.负责探索深度学习前沿算法发展，结合超大模型、多模态学习、无监督学习等先进工具，不断优化迭代，保证感知产品在相关领域的先进性和竞争力。

【任职要求】

- 相信自动驾驶领域的发展与应用，逻辑清晰，具备良好的快速学习和理解能力，有团队协作精神，有责任心，乐于接受挑战。

- 有计算机相关背景，熟悉深度学习以及计算机视觉等基本知识。

- 熟悉一种深度学习平台pytorch，tensorflow等 ，熟悉c++ 或者python。  

【额外加分项，满足一项或多项】

- 对深度学习研究某一领域有一定了解。

- 有较强的研究能力，于CCF B类以上会议或期刊发表过论文。

- 有较强的竞赛成绩，获得过ACM，NOI，NOIP或其他商业代码竞赛的任意奖项。

- 有较强的学术比赛经验或者在知名数据集的Leaderboard上排名靠前。

- 有较强的代码能力，有高质量的中大型项目或个人开源项目的经验。

- 有较强的钻研精神，对部分语言、系统、算法有深刻的探索和理解。

- 作为主要研发人员参加过计算机视觉领域的项目。

- 学习成绩优秀，有较高的GPA。

- 有自我驱动力，勤奋好学。

超大规模模型研究员

【工作职责】

1.和训练芯片团队并肩探索，利用自研芯片超大算力和超算集群，致力于超大规模模型的研究与发展。

2.参与超大规模模型网络设计与优化等算法的研究，包括但不限于：大规模网络训练优化算法研究、基础模型设计、超大规模网络设计、神经网络理解等。

3.探索超大规模模型与业务算法需求的结合，推动超大模型于产业界的应用。

【任职要求】

- 相信超大规模模型的发展与应用，逻辑清晰，具备良好的快速学习和理解能力，有团队协作精神，有责任心，乐于接受挑战。

- 有计算机相关背景，熟悉深度学习以及计算机视觉等基本知识。

- 熟悉一种深度学习平台pytorch，tensorflow等 ，熟悉c++ 或者python。  

【额外加分项，满足一项或多项】

- 对深度学习研究某一领域有一定了解。

- 有较强的研究能力，于CCF B类以上会议或期刊发表过论文。

- 有较强的竞赛成绩，获得过ACM，NOI，NOIP或其他商业代码竞赛的任意奖项。

- 有较强的学术比赛经验或者在知名数据集的Leaderboard上排名靠前。

- 有较强的代码能力，有高质量的中大型项目或个人开源项目的经验。

- 有较强的钻研精神，对部分语言、系统、算法有深刻的探索和理解。

- 作为主要研发人员参加过计算机视觉领域的项目。

- 学习成绩优秀，有较高的GPA。

- 有自我驱动力，勤奋好学。

大模型训练系统研究员

【工作职责】

1.和训练芯片团队等并肩探索，利用自研芯片超大算力和超算集群，致力于超大规模模型的研究与发展。

2.参与大模型训练的工具设计和开发，提升大模型训练性能，提高训练集群利用效率。

3.探索前沿大模型训练相关技术的发展，包括但不限于计算划分与调度、动态重计算、流水线优化等。

【任职要求】

- 相信大规模模型的发展与应用，逻辑清晰，具备良好的快速学习和理解能力，有团队协作精神，有责任心，乐于接受挑战。

- 有计算机相关背景，了解机器学习和计算机体系结构等基础知识。

- 熟悉c++ 或者python，了解一种深度学习平台。  

【额外加分项，满足一项或多项】

- 对主流硬件平台（x86, ARM, GPU, FPGA等）的其中某一架构有一定了解。

- 了解GPU体系结构，有NVIDIA CUDA开发经验。

- 了解大规模并行训练或有相关的经验。

- 有性能优化或算子开发等相关经验。

- 有节点通信、同步调优等相关经验。

- 有较强的竞赛成绩，获得过ACM，NOI，NOIP或其他商业代码竞赛的任意奖项。

- 有较强的代码能力，有高质量的中大型项目或个人开源项目的经验。

- 有较强的钻研精神，对部分语言、系统、算法有深刻的探索和理解。

- 学习成绩优秀，有较高的GPA。

- 有自我驱动力，勤奋好学。

计算机视觉研究员/工程师（训练芯片相关）

【工作职责】

1.和训练芯片设计团队并肩工作，从算法角度参与芯片的设计与验证，确保训练芯片的正确性与高效性。

2.研究与开发训练芯片相关的工具，打造训练芯片相关的生态链条。

3.培养对深度学习的了解有一定的广度，推动训练芯片在各类算法应用与推广。

【任职要求】

- 有志于投身深度学习领域，逻辑清晰，具备良好的快速学习和理解能力，有团队协作精神，有责任心，乐于接受挑战。

- 有计算机相关背景，熟悉深度学习以及计算机视觉等基本知识。

- 熟悉一种深度学习平台pytorch，tensorflow等 ，熟悉c++ 或者python。  

【额外加分项，满足一项或多项】

- 对深度学习研究某一领域有一定了解。

- 有较强的研究能力，于CCF B类以上会议或期刊发表过论文。

- 有较强的竞赛成绩，获得过ACM，NOI，NOIP或其他商业代码竞赛的任意奖项。

- 有较强的学术比赛经验或者在知名数据集的Leaderboard上排名靠前。

- 有较强的代码能力，有高质量的中大型项目或个人开源项目的经验。

- 有较强的钻研精神，对部分语言、系统、算法有深刻的探索和理解。

- 作为主要研发人员参加过计算机视觉领域的项目。

- 学习成绩优秀，有较高的GPA。

- 有自我驱动力，勤奋好学。

计算机视觉研究员（多模态）

【工作职责】

致力于提出和实现最前沿的多模态学习算法，取得在工业界和学术界的领先，推动多模态学习在众多实际应用领域的落地与发展。结合主流的工具与方向，包括且不限于超大规模预训练模型，视觉Transformer，无监督/自监督学习等，提升相关业务算法的性能。

【任职要求】

- 有志于投身深度学习领域，逻辑清晰，具备良好的快速学习和理解能力，有团队协作精神，有责任心，乐于接受挑战。

- 有计算机相关背景，熟悉深度学习以及计算机视觉等基本知识。

- 熟悉一种深度学习平台pytorch，tensorflow等 ，熟悉c++ 或者python。  

【额外加分项，满足一项或多项】

- 对深度学习研究某一领域有一定了解。

- 有较强的研究能力，于CCF B类以上会议或期刊发表过论文。

- 有较强的竞赛成绩，获得过ACM，NOI，NOIP或其他商业代码竞赛的任意奖项。

- 有较强的学术比赛经验或者在知名数据集的Leaderboard上排名靠前。

- 有较强的代码能力，有高质量的中大型项目或个人开源项目的经验。

- 有较强的钻研精神，对部分语言、系统、算法有深刻的探索和理解。

- 作为主要研发人员参加过计算机视觉领域的项目。

- 学习成绩优秀，有较高的GPA。

- 有自我驱动力，勤奋好学。

【简历投递方式】

投递邮箱：luotto@sensetime.com

邮箱主题/简历命名格式：商汤正式/实习申请+岗位名称+姓名+CVer推荐

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