小红书多媒体算法工程师扩招中,私聊可投递

【Update】图像增强算法工程师JD:
职责:
1. 负责视频/图片前处理修复增强算法的研究与落地,包括但不限于超分、降噪、去模糊、人像修复等;
2. 负责在视频/图片画质还原领域探索diffusion生成式模型的应用与落地;
3. 负责视频/图片画质分析和质量评估算法的研究和落地,包括但不限于噪声估计检测、低质检测(编码artifact/模糊/过锐)、色彩/曝光/对比度/清晰度评价、美学/构图评价等;
4. 负责视频/图片场景分类和分析,用于改善视频编码效率和传输效率,包括但不限于ROI检测、场景分类、复杂度分析等。
任职资格
1. 硕士及以上学历,计算机、通信工程、软件工程、数学或相关专业优先;
2. 在图像、视频传统算法,深度学习、机器学习等人工智能领域有丰富经验, 具备扎实的图像处理算法基础, 有良好的数学功底;
3. 在图像超分辨、图像修复、图像去噪、无参考质量评价等领域有丰富的经验,擅长跟踪最前沿的学术界和工业界的人工智能技术;
4. 有利用图像算法和深度学习联合编码器优化经验者优先;
5. 熟悉SD2.1/SD3.5/PixArt/FLUX等T2I模型及Wan等T2V模型,熟悉大模型基础原理,了解大模型微调技术,有diffusion生成式模型调优经验和落地经验者优先;
6. 具备独立开展研究工作的能力,熟悉python语言,熟悉pytorch/tensorflow等深度学习框架,熟悉或了解c/c++;
7. 有相关领域的会议或期刊(如CVPR, ICCV, TIP, TPAMI)发表经验者优先;
8. 有良好的沟通表达能力和团队精神,自我驱动,结果导向,对前沿研究、学术发表和推动前沿算法在工业界落地感兴趣。 #内推#
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想干测开的tomca...:让我来压力你!!!: 这份简历看着“技术词堆得满”,实则是“虚胖没干货”,槽点一抓一大把: 1. **项目描述是“技术名词报菜名”,没半分自己的实际价值** 不管是IntelliDoc还是人人探店,全是堆Redis、Elasticsearch、RAG这些时髦词,但你到底干了啥?“基于Redis Bitmap管理分片”是你写了核心逻辑还是只调用了API?“QPS提升至1500”是你独立压测优化的,还是团队成果你蹭着写?全程没“我负责XX模块”“解决了XX具体问题”,纯把技术文档里的术语扒下来凑字数,看着像“知道名词但没实际动手”的实习生抄的。 2. **短项目塞满超纲技术点,可信度直接***** IntelliDoc就干了5个月,又是RAG又是大模型流式响应又是RBAC权限,这堆活儿正经团队分工干都得小半年,你一个后端开发5个月能吃透这么多?明显是把能想到的技术全往里面塞,生怕别人知道你实际只做了个文件上传——这种“技术堆砌式造假”,面试官一眼就能看出水分。 3. **技能栏是“模糊词混子集合”,没半点硬核度** “熟悉HashMap底层”“了解JVM内存模型”——“熟悉”是能手写扩容逻辑?“了解”是能排查GC问题?全是模棱两可的词,既没对应项目里的实践,也没体现深度,等于白写;项目里用了Elasticsearch的KNN检索,技能栏里提都没提具体掌握程度,明显是“用过但不懂”的硬凑。 4. **教育背景和自我评价全是“无效信息垃圾”** GPA前10%这么好的牌,只列“Java程序设计”这种基础课,分布式、微服务这些后端核心课提都不提,白瞎了专业优势;自我评价那堆“积极认真、细心负责”,是从招聘网站抄的模板吧?没有任何和项目挂钩的具体事例,比如“解决过XX bug”“优化过XX性能”,纯废话,看完等于没看。 总结:这简历是“技术名词缝合怪+自我感动式凑数”,看着像“背了后端技术栈名词的应届生”,实则没干货、没重点、没可信度——面试官扫30秒就会丢一边,因为连“你能干嘛”都没说清楚。
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