招聘贴 | AI大佬们，加入华为诺亚方舟实验室与MindSpore团队的机会来了
当前，AI领域顶级学术会议 NeurIPS 2021 正在火热进行中。
机器之心经官方授权，将于12月11日本周六举办2021 NeurIPS MeetUp China。但受突发疫情影响，活动将转为线上举办，虽然少了面对面学术交流的机会，但我们依然得到了众多嘉宾的大力支持，为大家带来一场充实的学术分享。
此次活动包含5个Keynote、10篇论文分享、多篇 Poster 线上交流、特色环节：会间学长Chat与多场企业招聘环节，按照惯例还有抽奖。详细日程参见《NeurIPS MeetUp本周六线上举办：全日程公布，来学习还能抽惠普工作站大奖》。
在分享与交流之外，华为诺亚方舟实验室和昇思MindSpore社区将在 NeurIPS MeetUp 的线上直播中进行人才招聘宣讲，近期在求职与看机会的小伙伴不要错过哦。
宣讲时间：12月11日16:30—16:45
宣讲嘉宾：
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黄之鹏，华为昇腾开源生态总监 -
许奕星，华为诺亚方舟实验室高级研究员
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计算机科学、机器学习、统计学、应用数学等领域2022届博士毕业生，同时也对优秀的硕士毕业生开放； -
对研究工作，特别是算法研究兴趣浓厚，有相关领域内的研究成果；业务抽象能力强，具备创造性思维，能够将全新想法转化为工程应用； -
具备较强的编程实现能力，精通主流编程语言，如python/C++/Java等； -
在高水平国际会议或学术期刊发表多篇论文，有国内外知名竞赛获奖者优先； -
对研究工作充满热情，具备良好的团队合作精神，较强的沟通能力，有团队协作经验优先。
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语音语义方向
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大规模预训练语言模型 -
NLP模型压缩和加速 -
对话系统 -
神经机器翻译 -
开放域问答系统 -
语音识别和合成 -
深度学习理论 -
神经符号计算 -
智能代码预训练模型 -
推荐搜索方向 -
多模态/多媒体内容推荐与搜索技术 -
反事实学习 -
面向推荐系统和信息检索的因果学习技术 -
实时推荐/分布式推荐算法 -
融合知识图谱的推荐系统 -
基于表示学习的推荐技术 -
AutoML及特征自动挖掘技术 -
AI系统工程与性能方向 -
GPU/ARM/X86 高性能计算 -
超大规模并行计算系统研究 -
AI+HPC 模型优化加速 -
AI编译器技术研究 -
计算视觉方向
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图像/视频超分辨率 -
图像/视频ISP底层处理算法（如super resolution, denoise, demosaicing等） -
3D人体/环境理解 -
视觉搜索 -
基于生成模型的图像生成和领域迁移 -
基于网络架构搜索的基础模型优化 -
弱/半/自监督场景下的基础视觉识别算法 -
多模态自监督学习 -
视觉任务里的领域迁移和小样本学习 -
深度神经网络模型压缩、加速、量化 -
高效端侧AI模型的设计和开发 -
决策推理方向
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学习优化研究及应用 -
数学规划求解器 -
强化学习与多智能体系统 -
因果学习 -
表征学习与自监督学习 -
时空、时序模型研究与异常检测 -
机器学习算法研发与应用 -
贝叶斯神经网络 -
图神经网络
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联邦学习电商多级库存/备件计划/泛网络囤货模型/需求感知 -
智慧仓储优化 -
多工厂联合加工计划优化 -
AI基础理论研究方向
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AI基础理论，包括深度学习理论、自监督学习理论与算法、非凸优化和计算神经学 -
AI前沿技术，包括因果推断、元学习、AutoML和数据压缩 -
可信AI，包括鲁棒性、公平性、可解释性和隐私保护 -
自动驾驶方向
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视觉感知、激光感知、感知融合算法研究 -
多模态自监督学习算法研究 -
车载ISP数字成像系统及算法研究 -
面向自动驾驶的3D静态场景理解 -
深度估计与场景重建技术研究 -
语义定位与众包更新研究 -
机动车/非机动车/行人的行为预测和推理算法研究 -
交通参与者（机动车、非机动车和行人等）建模及交互博弈算法研究 -
决策规划算法研究
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负责计算机视觉的相关算法，系统和产品落地工作，包括图像检测分类，图像分割，多目标跟踪等；研发方向包括但不限于：视觉物体检测识别，图像分割，多目标跟踪等。 -
研究机器学习、自然语言处理等方向的前沿技术，并用于实际问题的解决和优化，负责行业应用中的NLP算法的设计，结合业务实现技术落地。 -
探索和实现最前沿的NLP深度学习算法，打造NLP模型套件，丰富深度学习框架的应用案例。 -
结合深度学习等前沿技术，开展 NLP 基础算法、语义表示与计算、篇章理解、情感分析、文本生成、深度问答、对话系统、机器翻译等各类技术的研发工作。
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计算机、数学、自动化等相关专业硕士及以上学历。 -
具有机器学习/深度学习算法研发经验，掌握机器学习/深度学习常用深度学习算法，如CNN、LSTM、GAN等；有大规模数据处理和训练经验。 -
编程基础扎实（C/C++，Python等)，工程能力出众，熟悉常用深度学习框架(如MindSpore 、PyTorch，Tensorflow、PaddlePaddle等)，具有较强的算法实现能力。 -
具有优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情，具有良好的沟通表达能力和团队合作意识。
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五年以上NLP相关算法经验，掌握常用NLP和深度学习算法，并在如下一个或多个NLP相关方向有深入研究和实践：信息抽取、文本分类、文本向量化、序列标注、多轮对话、深度问答等对NLP热门前沿技术如预训练、低资源学习、对话、理解、生成等，有深入研究或实际项目经验者优先。 -
五年以上CV相关算法经验，掌握常用计算机视觉算法和深度学习算法，并在如下一个或多个CV方向有深入研究和时间：图像分类、目标检测、语义分割、OCR、3D模型、视频检测、模型压缩、文字检测识别、字体生成、语义/实例图像分割、图像编辑生成等。 -
具备以下一个或多个方向经验的优先： -
参加过公开比赛，包括但不限于ACM-ICPC、Kaggle、天池大赛并获奖。 -
在国际顶会或期刊，如CVPR, ICCV, ECCV, NIPS, ICML, AAAI, TPAMI, IJCV等）发表过论文者优先。 -
在NLP领域顶级学术会议（ACL、EMNLP、COLING、NIPS、ICML、KDD、AAAI、IJCAI等）发表过高质量文章者优先。 -
参与过知名开源项目，或参与过大型机器学习、数据挖掘项目。
投递方式：
根据华为公司自研深度学习框架昇思MindSpore开源生态战略，洞察机会，制定能力开放和生态发展策略，实现昇思MindSpore的技术生态成功。
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洞察、识别生态产品需求，与内外部各个技术团队对接，完成项目推动及落地，落实产品生态相关能力上线，打造核心技术竞争力。 -
洞察业界友商的生态策略、实践，为昇思MindSpore生态演进及相关决策提供依据。 -
根据生态发展策略，挖掘、发展、赋能合作伙伴，建立深度的协同关系，并端到端的管理重要合作项目的推进与落实。 -
负责关键生态场景核心技术能力构建，负责整体方案设计与核心特性开发，构建技术生态影响力。
岗位要求：
逻辑思维清晰，做事积极主动，有责任心，具备良好的团队沟通和协作能力；
熟悉华为AI计算框架有使用经验者优先；
熟悉Python/C/C++，有扎实的编程基础、良好的编程风格和工作习惯；
具备AI基础知识者优先，如深度学习、机器学习、计算机视觉、自然语言处理等；
具备AI芯片、算子、AI框架、AI云平台开发或使用经验者优先；
深度学习算法工程师
工作地点：杭州、北京、深圳、上海
负责机器学习/深度学习算法研究，构建AI框架MindSpore和HMS Core 机器学习服务的算法核心竞争力。
参与深度学习、机器学习的研究项目，推动AI框架MindSpore在各领域的落地，包括图像、自然语言处理等领域。
实现和探索前沿的机器学习/深度学习算法，提升AI框架MindSpore的前瞻性，并丰富框架的应用案例。
计算机、数学、统计学等相关专业，本科及以上学历。
熟悉Linux系统，至少精通C/C++/Python中的一种。编码功底扎实，具有较强的工程实现能力。
具有机器学习、深度学习、计算机视觉、NLP等相关领域研究经验。
熟悉强化学习、小样本学习、在线学习、联邦学习、深度概率学习、图神经网络等技术者优先。
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