[长沙招聘-万兴科技] 图像算法/音频算法/AI 深度学习/推荐算法 20-35K*14-15 薪

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万兴科技成立于 2003 年，并于 2018 年登陆 A 股创业板，是全球领先的新生代数字创意赋能者，致力于成为全世界范围内有特色、有影响力的百年软件老店。公司面向全球海量新生代互联网用户提供潮流前沿、简单便捷的数字创意软件产品与服务，赋能人们在数字时代与众不同地进行创意表达，帮助每一个新生代创作者将头脑中的灵感变为可见的现实。
万兴科技也是中国政府认定的“国家规划布局内重点软件企业”，连续跻身“德勤高科技高成长亚太区 500 强”、“福布斯中国最具发展潜力企业”等荣誉榜。当前，万兴科技持续深耕数字创意软件领域，旗下明星产品包括万兴喵影、万兴优转、亿图图示、Filmora 、Filmstock 、Fotophire 等。公司正以前瞻的视野推进全球化布局，研发总部位于深圳，并在温哥华、东京、长沙等地设有运营中心，业务范围遍及全球 200 多个国家和地区。
公司官网：www.wondershare.cn 国际网站：www.wondershare.com

一、 [图像算法工程师] （长沙）

岗位职责: 1 、负责短视频软件中滤镜、特效、视觉增强方面的算法开发； 2 、开发基于传统算法 /深度学习的图像 /视频算法，例如：图像风格化、图像去噪、去模糊、超分辨率，视频稳像等； 3 、保持最新的图像算法研究，并提出可落地的算法方案。

任职资格： 1 、硕士及以上学历，图像处理、计算机视觉等相关专业； 2 、具备图像 /视觉前沿技术、业界趋势的跟踪和算法应用能力； 3 、3 年以上图像、视觉领域产品研究和开发的工作经验，必须参与过产品项目的研发； 4 、熟练掌握 C/C++，熟悉 opencv 、GPU 并行加速等优先； 5 、热爱编程，具备团队合作精神，有激情，爱学习，愿意钻研技术，具有挑战不可能的精神和创新意识。

二、 [ AI 算法工程师] （长沙）

岗位职责： 1 、负责深度学习算法的研发及应用工作，包括模型训练和优化，工程化落地应用； 2 、负责计算机视觉领域算法实现，包括但不限于人脸识别、人脸属性识别、目标检测、目标分类、目标属性识别、图像分割、目标跟踪、视频分割、视频语义提取、图像生成等技术领域； 3 、保持最新行业算法研究，并提出可落地的算法方案。

任职资格： 1 、硕士学历，计算机相关专业，3 年以上相关工作经验； 2 、精通 C/C++，熟悉 Python，具有良好编程风格和文档编写习惯； 3 、3 年及以上算法开发经验，了解机器学习、深度学习等工具，拥有 GPU 开发经验或者嵌入式系统开发经验者优先； 4 、热爱编程，具备团队合作精神，有激情，爱学习，愿意钻研技术，具有挑战不可能的精神和创新意识。

三、 [音频算法工程师] （长沙）

职位职责： 1 、负责音视频产品音频技术开发，算法实现和优化； 2 、移动平台、跨平台代码移植和算法优化； 3 、音频前后处理算法如噪声抑制(NS)、增益控制(AGC)、人声增强、回音消除(AEC)等; 4 、大规模语音及歌声素材的分析处理； 5 、参与音视频相关算法(音效)的前沿技术开发和预研。

任职资格： 1 、硕士及以上学历，计算机、通信、信号处理等相关专业； 2 、熟悉数字信号处理相关理论，擅长对算法实现和优化； 3 、有音频编解码器或音频信号处理，多媒体通信等相关开发经验； 4 、数字信号处理基础扎实，有直接音效和音频分析开发经验优先； 5 、熟悉 VLC 、FFMPEG 或 Android/iOS 多媒体播放架构优先； 6 、有声音 3A 算法经验者优先。

四、 [算法开发工程师] （长沙）

岗位职责：负责算法落地：包括算法效果验证、C++实现、工程化应用的交付开发和优化。

任职资格： 1 、本科或硕士，计算机等相关专业； 2 、有图像、视觉领域产品的开发工作经验，必须参与过产品项目的研发； 3 、熟练掌握 C/C++，熟悉 opencv 、GPU 并行加速等优先； 4 、热爱编程，具备团队合作精神，有激情，爱学习，愿意钻研技术。

五、 [推荐算法工程师] （长沙）

岗位职责： 1 、负责短视频工具类产品个性化推荐算法的开发及效果优化； 2 、负责推荐算法前沿技术跟踪和落地； 3 、参与特征工程、排序学习等模型和算法的持续优化和研究，持续提升产品体验。

任职资格： 1 、硕士学历，计算机相关专业，3 年以上相关工作经验； 2 、扎实的机器学习理论基础，熟练掌握主流 CTR 预估相关算法(如 LR/FM/DNN 等)及常用推荐算法； 3 、熟练掌握使用 Python 、C++语言； 4 、较强的数据意识，在用户画像构建、特征工程方面有经验者优先； 5 、积极主动，创新意识强，良好沟通和团队合作能力。

简历投递邮箱： [email protected]

算法

图像

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深度学习

6 条回复 • 2020-11-18 16:01:09 +08:00