原标题:AI 求职季发动:阿里、商汤等八大明星企业资深算法工程师亲授独门秘籍 雷锋网按:AI是目
原标题:AI 求职季发动:阿里、商汤等八大明星企业资深算法工程师亲授独门秘籍
雷锋网按:人工智能是现在最受注重、最为炽热的研讨范畴之一,随企业在 AI 研讨及相关使用落地的注重,相应的岗位需求也水涨船高。但是,这一职业依然面对百万量级的人才缺口。雷锋网注意到,在 AI 人才需求的浪潮下,为争抢优异人才,企业投入很多财力和人力招募和储藏优异的 AI 人才,海内外的互联网巨子也纷繁提出 AI 训练生方案。数据标明,2017 年 AI 专业应届生年薪已高达 25 万~50 万元人民币。
因其较好的开展前途和闻名的「高薪」,许多结业生和IT从业者在择业时也开端将 AI 职业归入考虑规模。但作为一个新式职业,求职者关于 AI 职业的作业要求存在许多盲点,例如,职业内有哪些 AI 岗位?它的「高薪」究竟是怎么的?怎么样才干做好求职定位与职业规划?怎么快速习惯 AI 工程师的作业?
正值春招求职季,AI 慕课学院与雷锋网旗下学术频道 AI 科技谈论将联合腾讯讲堂一起敞开一场关于 AI 求职的阅历共享盛宴——「AI 求职季·AI 工程师 offer 直通车系列直播」栏目,
在这一栏目中,将会有 Momenta、图森未来、旷视科技、码隆科技、思必驰、云从科技、阿里巴巴、商汤科技的多位资深算法专家和重量级工程师参加线上直播,独家亲授 AI 职业作业秘籍及职业辅导,更有 offer 直通车。
嘉宾简介:南京理工大学 PCALab 博士在读,阿里巴巴天池首届大数据竞赛冠军,滴滴 Di-Tech 首届大数据竞赛冠军。知乎专栏 DeepInsight 作者。前期担任 Momenta 车道线检测相关模块,现专心于神经网络根底算法研制。
嘉宾简介:清华大学穿插信息学院结业,具有 6 年的计算机视觉算法研讨阅历,首要研讨方向是 3D 人脸和活体检测,其技能已在多款手机的解锁、相机中得到使用。曾在 CVPR、ICCV、AAAI、ACMM 等尖端学术会议上宣布学术论文 20 篇。300 Faces in-the-Wild Challenge (ICCV 2013)、FDDB、LFW 等多项挑战赛冠军,作为首要成员为付出宝供给刷脸付出算法支撑。
嘉宾简介:本科结业于清华大学,现上任于码隆科技算法部,具有多年的深度学习与计算机视觉研制阅历,其地点团队荣获 CVPR2017 WebVision(大规模视觉了解挑战赛)第一名,并联合 Google 举办了 CVPR2018 iMaterialist Challenge(Furniture)at FGVC5。现首要的研讨方向为:弱监督学习、零次学习等。
嘉宾简介:智能硬件物联网资深人士,闻名的出资参谋和咨询专家,在多个AI立异项目中担任导师。
担任思必驰语音技能在物联网范畴(车载、家居、机器人)的商场途径协作,专心智能语音技能在智能硬件商场的使用方向和前沿开展,拿手整合职业资源和商场需求剖析,对语音技能的运用范畴和交互体会有十分深入的了解。
嘉宾简介:致力于人脸辨认、模式辨认算法及使用开发,推进「我国智造」和「才智社会」的晋级。10 年项目阅历,国家十一五要点预研项目中心研制人员,丰厚的图画处理和模式辨认阅历,厚实的技能根底及杂乱大型项目办理阅历,了解人脸辨认技能在各个职业的实践使用。原我国科学院重庆院人脸项目担任人,担任战略性先导专项产品设计和运营作业,UIUC(伊利诺伊大学香槟分校)访问学者。
嘉宾简介:李林琳博士结业于德国萨尔大学计算机系,自然语言处理方向。结业后曾上任于法国国立研讨所 CNRS、微软挪威和百度北京。现在在阿里巴巴机器智能技能 NLP 组担任自然语言处理根底技能作业,包含词法剖析、语法剖析、语义剖析和多语言 NLP 技能。其研讨成果曾宣布在 Computational Linguistics 期刊,以及 ACL,EMNLP,NAACL,EACL,COLING 等尖端世界学术会议上。
嘉宾简介:研讨方向为机器翻译、自然语言处理和机器学习。中科院声学所博士,加拿大国家研讨委员会(NRC)研讨员(2009-2017),法国格勒诺布尔大学和意大利 FBK-IRST 博士后,新加坡信息与通讯研讨所的研讨员。曾宣布 50 余篇会议和期刊论文,并担任 NLP 范畴一切尖端会议和期刊的审稿人或程序委员会成员。曾获 2017 年 WMT 俄语到英语、NIST2012 机器翻译中文到英文、2007 和 2005 年 IWSLT 白话机器翻译等竞赛冠军。
嘉宾简介:现担任商汤科学技能根底架构及数项要点项目的软件架构、开发办理、软件技能晋级等作业。商汤科技草创职工,从无到有地开发了商汤科技人脸 SDK、互联网金融等对外产品的初始版别,完善并标准化企业内部开发者东西,创造数个智能视频范畴专利技能;与香港中文大学实验室协作,在世界尖端会议(NIPS2014)宣布根据 GPU 深度学习的人脸辨认系统论文,初次完成机器的人脸辨认准确率高于人类。
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