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招聘中

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北京
硕士
在校/应届

深度学习算法
视觉图像算法
Python
TensorFlow
PyTorch
Caffe

百度视觉技术部人脸检测方向招聘实习生：我们的研究方向为真实场景下的 Detection / Tracking 技术预研及业务落地。具体研究方向包括/不限于 1. 推广极端光照 / 遮挡等困难场景下的人脸检测性能边界。 2. 优化密集遮挡场景下的 tracking 性能 3. 模型量化，蒸馏在检测方向的实际应用 4. 理论结合业务，拓展检测深度，完成1篇以上顶会论文投稿我们负责的业务场景涵盖泛安防/智能教育/通行考勤等多个核心业务领域。我们会和业务方共同推进产品性能/用户体验。实习要求: 熟悉深度学习基础算法有一定编程基础，擅长 Python 编程了解 paddle、Caffe、Tensorflow、PyTorch 等任一深度学习框架。每周 4 天以上（工作日），能够长期实习（六个月或以上）加分项: 具备ACM等大赛奖牌具有人脸检测方向实际深度学习相关项目经验或实习经历在ICCV、CVPR、ECCV、NIPS等相关会议取得过优秀成绩或发表论文联系方式：wangkangkang@baidu.com；chenziliang01@baidu.com；hebin04@baidu.com

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北京
在校/应届
硕士

深度学习
机器学习
大模型算法
图像算法
自然语言处理算法
风控算法
Python
Java
SQL
算法工程化经验
发表算法相关优秀论文
参加算法相关竞赛/获奖

我们是【阿里妈妈】风控团队，有“流量质量”和“广告质量”两大方向： 1.流量质量方向，核心职责是甄别价值千亿的商业流量中作弊、无效、低质量的部分，保护广告主和平台的利益。 2.广告质量方向，核心职责是甄别数十亿广告物料、落地页中的文字、图片、视频等内容是否符合国家法律法规的要求，是否会给用户带来不适的体验，净化投放环境。这里集合了国内业界身经百战的“武林高手”们，利用阿里巴巴独特的数据积累，让AI的能力在与黑灰产持续的过招过程中得到进化和升华。打造攻守兼备的、有极致安全感的智能风控体系是我们不懈的追求。我们的工作内容是： 1.构建基于深度学习模型的在线识别系统，保证极高精准和召回的前提下，实时处置无效流量或风险物料； 2.建设强大的离线挖掘平台，使用多种无监督、半监督手段帮助算法和运营同学探索新的异常pattern； 3.研发风控产品平台，服务阿里妈妈和集团更多相关的业务，不断提升迭代效率。每年为广告主挽回损失过百亿元，同时为平台拦截百亿以上的风险物料；我们正在研发的，很可能是异常检测领域：数据规模最大、精度召回要求最极致、鲁棒和可解释性要求最高、系统规模和时效挑战最大、对抗强度最高、最能用钱衡量的工业级应用。面对风控问题，AI还像一个天真的孩子。有很多的问题尚未被完整的定义、被定义的问题尚未得到基本的解决。我们正在探索阿里巴巴独特的数据加持下，拿到突破性的进展。因此，以下都是我们研究的领域： - Anomaly/Outlier Detection - Scalable/Interpretable/Robust Machine Learning - Semi-supervised/Unsupervised learning - Large Scale Graph Mining - Large Scale batch/streaming Data processing - Data Visualization - CV/NLP/Behavior Pattern recognition 同时，需要我们具备卓越的业务数据洞察能力、工程架构能力，让研究成果转换成坚实的工业级解决方案。职位要求【必备项】 1、熟悉常用机器学习算法，对模式识别、深度学习、增强学习等相关领域，极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Python等至少一门编程语言； 2、有数理分析方面良好的素养以及数理统计基础； 3、有良好的数据敏感能力、较强的逻辑分析能力； 4、有较强的学习能力，对新事物保有好奇心，并能快速适应新环境； 5、有良好的沟通能力和团队协同能力；能与他人合作，共同完成目标； 6、对风控、反作弊领域有热情，善于独立思考并反思总结。【加分项】 1、有实际成果并发表在国际顶级会议、期刊者优先，有在KDDCUP、ImageNet、MSCOCO、ICDAR等权威比赛中取得优异成绩者优先； 2、有deeplearning的经验，有linux下开发经验的，大规模数据处理经验优先。 PS：目前主要面向2024年11月-2025年10月毕业的同学，即25届应届毕业生，暑期可以提前过来实习，用人团队直招。工作地点北京朝阳区阿里中心·望京A座A座