AI 求职季启动:阿里、商汤等八大明星企业资深

2019-02-21 发布人 : AI 求职季启动:阿里、商汤等八大明星企业资深 围观 : 0评论

  按:人工智能是目前最受关注、最为火热的研究领域之一,随着企业在 AI 研究及相关应用落地的重视,相应的岗位需求也水涨船高。然而,这一行业仍然面临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,为争抢优秀人才,企业投入大量财力和人力招募和储备优秀的 AI 人才,海内外的互联网巨头也纷纷提出 AI 培训生计划。数据表明,2017 年 AI 专业应届生年薪已高达 25 万~50 万元人民币。

  因其较好的发展前景和出名的「高薪」,许多毕业生和IT从业者在择业时也开始将 AI 行业纳入考虑范围。但作为一个新兴行业,求职者对于 AI 行业的工作要求存在许多盲点,例如,行业内有哪些 AI 岗位?它的「高薪」究竟是怎么样的?如何做好求职定位与职业规划?如何快速适应 AI 工程师的工作?

  正值春招求职季,AI 慕课学院与雷锋网旗下学术频道 AI 科技评论将联合腾讯课堂共同开启一场关于 AI 求职的经验分享盛宴——「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与线上直播,独家亲授 AI 行业工作秘籍及行业指导,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。早期负责 Momenta 车道线检测相关模块,现专注于神经网络基础算法研发。

  嘉宾简介:清华大学交叉信息学院毕业,拥有 6 年的计算机视觉算法研究经验,主要研究方向是 3D 人脸和活体检测,其技术已经在多款手机的解锁、相机中得到应用。曾在 CVPR、ICCV、AAAI、ACMM 等顶级学术会议上发表学术论文 20 篇。300 Faces in-the-Wild Challenge (ICCV 2013)、FDDB、LFW 等多项挑战赛冠军,作为主要成员为支付宝提供刷脸支付算法支持。

  嘉宾简介:本科毕业于清华大学,现就职于码隆科技算法部,拥有多年的深度学习与计算机视觉研发经验,其所在团队荣获 CVPR2017 WebVision(大规模视觉理解挑战赛)第一名,并联合 Google 举办了 CVPR2018 iMaterialist Challenge(Furniture)at FGVC5。现主要的研究方向为: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,知名的投资顾问和咨询专家,在多个人工智能创新项目中担任导师。

  负责思必驰语音技术在物联网领域(车载、家居、机器人)的市场渠道合作,专注智能语音技术在智能硬件市场的应用方向和前沿发展,擅长整合行业资源和市场需求分析,对语音技术的运用领域和交互体验有非常深刻的理解。

  嘉宾简介:致力于人脸识别、模式识别算法及应用开发,推动「中国智造」和「智慧社会」的升级。10 年项目经验,国家十一五重点预研项目核心研发人员,丰富的图像处理和模式识别经验,扎实的技术基础及复杂大型项目管理经历,熟悉人脸识别技术在各个行业的实际应用。原中国科学院重庆院人脸项目负责人,负责战略性先导专项产品设计和运营工作,UIUC(伊利诺伊大学香槟分校)访问学者。

  嘉宾简介:李林琳博士毕业于德国萨尔大学计算机系,自然语言处理方向。毕业后曾就职于法国国立研究所 CNRS、微软挪威和百度北京。目前在阿里巴巴机器智能技术 NLP 组负责自然语言处理基础技术工作,包括词法分析、语法分析、语义分析和多语言 NLP 技术。其研究成果曾发表在 Computational Linguistics 期刊,以及 ACL,EMNLP,NAACL,EACL,COLING 等顶级国际学术会议上。

  嘉宾简介:研究方向为机器翻译、自然语言处理和机器学习。中科院声学所博士,加拿大国家研究委员会(NRC)研究员(2009-2017),法国格勒诺布尔大学和意大利 FBK-IRST 博士后,新加坡信息与通信研究所的研究员。曾发表 50 余篇会议和期刊论文,并担任 NLP 领域所有顶级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 口语机器翻译等比赛冠军。

  嘉宾简介:现负责商汤科技基础架构及数项重点项目的软件架构、开发管理、软件技术升级等工作。商汤科技初创员工,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本,完善并标准化公司内部开发者工具,发明数个智能视频领域专利技术;与香港中文大学实验室合作,在国际顶级会议(NIPS2014)发表基于 GPU 深度学习的人脸识别系统论文,首次实现机器的人脸识别准确率高于人类。

  领取方式:本文底部评论点赞最高者获得1本纸质图书,每场直播从直播间提问者中随机抽取5名获得e读版图书。

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