崗位職責(zé)： 1、利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析； 2. 在大數(shù)據(jù)環(huán)境下利用語(yǔ)言分析基礎(chǔ)技術(shù)解決實(shí)際問(wèn)題； 3. 負(fù)責(zé)視頻數(shù)據(jù)中的目標(biāo)跟蹤算法研發(fā)； 4. 負(fù)責(zé)文檔或圖片中的圖像識(shí)別，半結(jié)構(gòu)化； 5. 負(fù)責(zé)圖像分類算法研發(fā)。 崗位要求： 1. 計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)或相關(guān)專業(yè)，有自然語(yǔ)言處理經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先考慮； 2. 扎實(shí)的編程基礎(chǔ)，至少精通一種編程語(yǔ)言，如Java/C/C++、Python等，熟練掌握OpenCV； 3. 熟悉深度學(xué)習(xí)（如DNN、CNN、RNN、LSTM等）以及常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法（邏輯回歸、SVM、決策樹、貝葉斯等）的原理與算法； 4. 理解自然語(yǔ)言處理常用的算法（WORD2VEC，CRF,LDA，LSA,SVD等），對(duì)自然語(yǔ)言處理相關(guān)的分詞、詞性標(biāo)注、實(shí)體識(shí)別、句法分析、語(yǔ)義分析等有深入的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)； 5. 至少熟悉一種機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，如TensorFlow, Caffe, MXNet, Theano等深度學(xué)習(xí)框架； 6. 在基于攝像頭的物體檢測(cè)、識(shí)別、跟蹤、場(chǎng)景分割、理解等領(lǐng)域具有研發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先； 7. 具備CNN，RNN等深度學(xué)習(xí)知識(shí)以及具有相關(guān)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 |