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- 深度学习算法
- 视觉图像算法
1. 该岗位为计算机视觉和深度学习方向,负责基于安检图像的危险品识别相关技术的研发;
2. 负责基于深度学习的算法、模型开发,包含但不限于目标检测、语义分割、图像增强等算法的设计、开发、验证、调优以及协助系统级联调;
3. 支撑算法技术的图谱库迭代、技术产品落地交付,撰写相关专利;
4. 业界AI应用趋势跟踪,学术界前沿算法和新技术调研分析;
任职要求:
1. 计算机、数学、计算机视觉、模式识别等相关专业硕士及以上学历;
2. 掌握深度学习、经典机器学习等基础理论知识,熟悉经典深度学习网络和目标检测网络(FasterRCNN,YOLO等);
3. 至少能熟练使用一种深度学习开源工具库,如:Pytorch、mmdetection或者同类工具;
4. 具有较好的编程实现能力,掌握以下一种或多种编程语言:Python,C++等;
5. 具有快速学习能力,能够通过阅读论文学习最新算法和理论知识;
6. 具备良好的职业素养,品行优良,工作作风严谨,有良好的团队合作意识
王女士 刚刚活跃
竞争力分析
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公司产品以高速、智能、无人为目标,为邮政快递企业提供智能化、自动化的一站式高速安检解决方案。根据快递行业特殊场景需求,重新设计了适用于流水产线上的高速智能安检机,全套产品从设备、软件、算法、集成方案均为自主研发、设计,拥有自主知识产权。创新实现多模态检测数据的融合与智能分析,突破性解决安检速度问题,极大提高了安检效率和效果、解决了高速运行状态下实现大规模复杂物品的无人安检。
公司算法团队是国内最早从事深度学习X光图像分析技术的专业团队,在X光图像智能算法领域有深厚的技术积累。多次参加世界人工智能领域挑战赛并获得冠军或刷新比赛记录。在“2021年X光安检图像识别挑战赛”中,啄云智能团队从775支参赛队伍中脱颖而出斩获冠军,2022年团队最新研究成果在SCI国际期刊上成功发表。
工商信息
- 公司名称浙江啄云智能科技有限公司
- 法定代表人程国华
- 成立日期2019-01-08
- 企业类型有限责任公司(自然人投资或控股)
- 经营状态存续
- 注册资金3356.6667万人民币
工作地址
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更新于:2024-06-13