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在指导下实现视觉感知(目标检测、图像分割等)与三维重建(SLAM、SFM)等相关算法;
协助完成部分算法和系统的工程实现、数据分析等工作;
在公开数据集上持续优化算法,成绩优异且创新较大者,可指导投稿领域顶级文章。
实习时间需满足下列条件之一:
(1) 计算机相关专业本科生,已经取得保研资格或者出国留学,有充足时间实习;至少实习4个月,因答辩或者学校安排等原因请假总时间小于3周;
(2) 计算机视觉、机器学习相关方向硕士或者博士研究生,非2020届毕业,在目标检测、图像分割、三维重建、文字检测与识别等方向有较好的研究基础或项目经验,有3个月以上的实习时间;
扎实的计算机基础知识,熟练掌握数据结构和算法应用;良好的逻辑分析能力和动手能力;
知名计算机程序设计竞赛、知名算法大赛中获奖者优先;有过机器学习、计算机视觉、数据挖掘等丰富开发经验或者高水平论文成果者优先。
在指导下实现PDR/地磁定位/WiFi定位/VIO/SLAM/SFM等相关算法;
协助完成部分算法和系统的工程实现、数据分析等工作;
在公开数据集上持续优化算法,成绩优异且创新较大者,可指导投稿领域顶级文章。
实习时间需满足下列条件之一:
(1) 计算机相关专业本科生,已经取得保研资格或者出国留学,有充足时间实习;至少实习4个月,因答辩或者学校安排等原因请假总时间小于3周;
(2) 室内定位、传感器融合相关方向硕士或者博士研究生,非2020届毕业,在目室内定位、PDR等方向有较好的研究基础或项目经验,有3个月以上的实习时间;
熟悉传感器辅助定位算法(如WiFi、地磁、PDR、图像定位等)。熟悉各种融合定位(WiFi+PDR,GPS+PDR,地磁+PDR等)算法设计和开发经验者优先。
具备C,C++,Android的开发经验和交叉编译经验。
扎实的计算机基础知识,熟练掌握数据结构和算法应用;良好的逻辑分析和动手能力;
知名计算机程序设计竞赛、知名算法大赛中获奖者优先;有过机器学习、计算机视觉、数据挖掘等丰富开发经验或者高水平论文成果者优先。
校外毕业论文:可与学校联合指导本科毕业设计/论文,课题主要以当前学术界中关注度高、业务场景应用价值大的题目为主;可根据所在学校要求签订校外指导协议;
双导师制:每位同学在实习期间由一位技术导师和一位成长导师指导,技术导师由具有丰富的研究和开发经验的资深工程师担任,负责指导算法研发和模型优化,成长导师由具有丰富学生培养经验的专家担任,负责在成长规划、学习方法等方面的指导;
平台支持:相关题目从真实的业务场景出发,结合团队所特有的海量数据、领先的GPU计算集群,在深厚的技术积累基础上进行研发;
丰厚待遇:具有竞争力的实习工资、免费晚餐、免费加班零食、免费开放健身房等。
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