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【NEC中国研究院】【全职&访问学者&实习】计算视觉（医疗）\机器学习
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【招聘团队介绍】 nec研究院大数据分析研究团队，由在日本、美国、欧洲等地研究员构成。过去几年里，连续在icml、nips、aistats、kdd、icdm等行业重要学术会议上发表高质量研究论文。许多核心技术已产品化，并广泛应用于零售、公共安全、交通、医疗、金融等多个领域，为日本、美国及亚太地区的各行业客户创造经济及社会价值。 nec中国研究院立足于中国市场，与nec日本及美国研究团队开展紧密合作，从事ai、机器学习、大数据挖掘等核心技术研究及商业应用解决方案的开发。 在这里，您将接触到ai、机器学习领域的领先技术，在研究方向上紧随/引领学术前沿。 在这里，您可以获得大量国际交流机会，包括参与海外项目、参加国际学术会议等。 在这里，您可以得到算法研究和实际客户数据分析的多重锻炼。 在这里，有自由的研讨氛围和人性化的管理模式。 我们希望您，有扎实的理论功底，算法动手实践能力，探究精神，并open-minded。  【职位名称】全职_计算视觉（医疗）\机器学习研究员【职位描述】 1. 针对医疗图像诊断、公共安全等领域，设计及研发高性能深度学习模型及算法。 2. 算法验证与优化，以及参与基于算法的原型系统的实现开发。 3. 产出高水平的学术论文。 【职位要求】 1. 海内外知名大学的计算机科学、数学统计等相关专业博士； 2. 机器学习、数学统计方面的理论知识扎实 3. 在贝叶斯学习方向有较强理论知识、以及相关研究开发经验； 或有计算机视觉、图像处理，特别是医疗图像相关研究开发经验； 4. 在nips、cvpr、icml、icrl、aaai、ijcai、uai等顶会上有论文发表； 5. 熟悉深度学习主流框架（tensorflow，pytorch，caffe等)）； 6. 有较强的算法实现能力，熟练掌握python、r、c/c++至少一种语言； 7. 具有自我驱动的探究精神及团队协作能力。 【职位薪酬福利】 1. 实际薪酬依据经验和能力而定 2. 工作弹性，社保及企业补充商业保险完备。 【招聘人数】 2~3名 【应聘方式】 请发送中/英文简历至zhangni_nlc@nec.cn，并在邮件标题上注明 【ml2019#1—在读学校—在读年级—姓名】 【职位名称】访问学者_计算视觉&医疗图像方向&贝叶斯学习【职位描述】 1. 针对医疗图像诊断、公共安全等领域，设计及研发高性能深度学习模型及算法。 2. 算法验证与优化，以及参与基于算法的原型系统的实现开发。 3. 产出高水平的学术论文。 【工作形式】 短期3个月~ 1年，每周至少4天 【职位要求】 1. 海内外知名大学的计算机科学、数学统计等相关专业在读博士（三、四年级）； 2. 在nips、cvpr、icml、icrl、aaai、ijcai、uai等顶会上有论文发表； 3. 有计算机视觉、图像处理，特别是医疗图像相关研究开发经验； 或在深度学习以及贝叶斯学习方向有较强理论知识、以及相关研究开发经验； 4. 有较强生成模型、表征学习、对抗学习等相关研究经验优先； 5. 熟悉深度学习主流框架（tensorflow，pytorch，caffe等)）； 6. 有较强的算法实现能力，熟练掌握python、r、c/c++至少一种语言； 7. 具有自我驱动的探究精神及团队协作能力。 【职位薪酬福利】 1. 实际薪酬依据经验和能力而定，与全职研究员同等水平。 2. 工作弹性，社保及企业补充商业保险完备。 【招聘人数】 2~3名 【应聘方式】 请发送中/英文简历至zhangni_nlc@nec.cn，并在邮件标题上注明 【ml_vs_2019#1—在读学校—在读年级—姓名】 【职位名称】实习_深度学习(计算视觉&医疗图像)方向【实习期】: 3 ~ 6 月+ 【实习时间】: 每周3天以上 (一周5天优先考虑) 【实习津贴】: 执行公司统一标准。对经验丰富、能力强的同学按津贴标准上限支付。 实习期表现良好的同学考虑全职录用。 【职位描述】 - 阅读英文文献，对计算视觉方向的新模型、新算法进行实验验证及定量评价 - 医疗、金融、安全领域计算视觉数据预处理、建模及可视化分析 【职位要求】 - 计算机科学、统计，应用数学等相关专业在读博士生以及硕士生； - 有较强的深度学习、计算视觉等背景知识； - 对卷积网络、目标检测模型、分割网络模型、生成模型等有实践项目经验； - 熟悉并使用过机器学习主流框架(tensorflow，pytorch, caffe等)及工具包 - 有医疗图像处理以及辅助诊断项目经验优先 - 代码能力强，能较熟练使用Python，或熟悉R，C，MATLAB等； - 有Github代码优先考虑 【应聘方式】 请发送中/英文简历至jenny.nlc@outlook.com并在邮件标题上注明 【ML_Intern_2019#7—在读学校及学位—姓名】 【职位名称】实习_贝叶斯学习&强化学习&优化方向【实习期】: 3 ~ 6 月+ 【实习时间】: 每周3天以上 (一周5天优先考虑) 【实习津贴】: 执行公司统一标准。对经验丰富、能力强的同学按津贴标准上限支付。 实习期表现良好的同学考虑全职录用。 【职位描述】 - 阅读英文文献，对深度学习/机器学习的新算法进行实验验证及定量评价 - 医疗、金融、市场等行业大数据进行CPU/GPU并行处理、建模及可视化分析 【职位要求】 - 计算机科学、统计，应用数学等相关专业在读博士生/硕士生； - 有深度学习、强化学习、贝叶斯统计学习等背景知识； - 熟悉并使用过机器学习主流框架(tensorflow，pytorch, caffe等)及工具包； - 对深度学习模型CNN，RNN、LSTM等有实践项目经验； - 熟悉贝叶斯统计、贝叶斯推断相关知识优先 - 有数学建模大赛经验优先 - 代码能力强，能较熟练使用Python，或熟悉R，C，MATLAB等； - 有Github代码优先考虑 【应聘方式】 请发送中/英文简历至jenny.nlc@outlook.com并在邮件标题上注明 【ML_Intern_2019#8—在读学校及学位—姓名】 [ 来自版块群 北京 ] |
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