Hoje, uma proporção crescente da câmara nos produtos UAV, com destaque para a demanda por UAV inteligente voo autónomo e missão, especialmente no campo de consumidor em pequena escala drones com recursos limitados, reconstrução 3D, metas três tipos de algoritmos de rastreamento são amplamente utilizados para identificar e detectar muito tempo.
estudo Wuhan R & D estrela center AI-controlada chilena vai se concentrar na tarefa de final reconstrução estrutura integrada, estamos empenhados em melhorar continuamente o nível de inteligência no ambiente de recursos limitados lado da câmera, para criar uma mais seguras e divertidas produtos de consumo câmera inteligente.
Recentemente, na rede inter-AI Yanxishe Lei Feng transmitir a primeira fase do post, Dr. Chen Hui introduzir a estrela chilena controle UAV esta empresa, e descreve as necessidades de talentos da empresa, fez propaganda de recrutamento. Abrir classe de vídeo de reprodução URL: http: //www.mooc.ai/open/course/536#nav-tabs
Chen Hui: Huazhong Universidade de Ciência e Tecnologia Dr., mapa estelar ITES Wuhan Branch pessoa responsável pelo comando da linha de produtos Smart Camera da empresa. As principais direcções de investigação para redes reconfiguráveis, incorporado aplicações de inteligência artificial. EI e seu trabalho de investigação na SCI 17 trabalhos.
Compartilhar Tópico: Um consumidor-nível da AI UAV talento câmera
esboço Compartilhar:
1. empresa e centros de pesquisa e desenvolvimento Introdução
2. cultura
3. Technology Roadmap
4. O pessoal sistema de formação
5. comunidade para recrutar, informações escola recrutar
Lei rede Feng AI Yanxishe para compartilhar conteúdo são resumidas como segue:
Muito feliz para se comunicar com você no estúdio rede Lei Feng da AI Yanxishe. Hoje, estou confiado pelo CEO para introduzir empresa gráfico ITES com você, e com a queda de 2019, a empresa imediatamente começou a recrutar e comunidade recruta foi realizado, aqui para fazer alguma publicidade. Se é no campo inicial de veículos aéreos não tripulados, ou no campo da AI agora está fazendo câmera, mapa estelar é um muito bom discreto fazer produtos.
Recrutamos tema do outono é: por sua vez, na visão de máquina, a vida compartilhada AI. Como produtos UAV começou empresa de inteligência artificial, que é a ligação natural entre AI e da vida cotidiana do controle chileno estrela mais preocupados.
O nome completo da nossa empresa em Shenzhen City Star controlado por mapa Technology Co., Ltd., estabelecida em 2015, com sede em Shenzhen, Guangdong, é um drone atualmente, hardware AI (hardware, disse aqui principalmente câmeras) e outros produtos de alta tecnologia de investigação e desenvolvimento da produção e vendas integração da empresa. A empresa está sediada em Shenzhen, com um centro de P & D em Wuhan - é uma subsidiária independente, que eu responsável pelo desenvolvimento e gestão de produtos; em Hong Kong, China, Estados Unidos, com escritórios em vendas. A empresa possui atualmente mais de 100 funcionários, principalmente para veículos aéreos não tripulados e Ai câmera duas linhas de produtos e serviços.
Agora, com um centro de pesquisa e desenvolvimento em Wuhan Huazhong Universidade de Ciência e Tecnologia, Universidade de Wuhan conjuntamente um laboratório conjunto. E em 2019, a empresa vai recrutar talentos de acordo com as circunstâncias, para escolher o projeto de inteligência artificial no centro de computação visual Xi'an.
Financiamento situação, a empresa foi concluída em 2017, 72 milhões de yuan de B rodada de financiamento, entre envios de consumo do mundo, nos primeiros três anos de drones profissionais, e em maio de 2018, a empresa completou a C rodada de financiamento.
Uma parte muito importante do UAV é a câmera, Este ano a empresa uma grande mudança, é que este produto será AI câmera independente, joint Intel, Netease e Lynx e outras empresas, para redefinir uma família de câmeras inteligentes , A segunda era de minha própria para tomar, porque esta câmara é atualmente no mercado e não há produtos concorrentes, a demanda também está discutindo com várias empresas e definido, chamado Magia Revo, este produto vai estrear no outono do mundo.
Introduzido pela primeira vez o processo de desenvolvimento sob o mapa estelar. Em 2015, o controle chileno estrela de grande R & D pessoal já começou a investigação e desenvolvimento e vendas de controle de vôo, mais tarde, em UAV tomada, ou seja, em Outubro de 2015 entrou oficialmente todo o mercado, lançou a primeira geração de libélula zangão, em o final de 2016, estrela mapeia centro Wuhan R & D, entrou oficialmente na pesquisa e desenvolvimento de tecnologia de inteligência artificial - e isso é mais importante do ponto gráfico no tempo, como um mapa de estrelas para o exterior em uma empresa UAV começou a desenvolver o continente chinês empresas do mercado clientes atuais com base em Wuhan, um projeto de classe de câmera personalizado e desenvolvimento de produtos; em abril de 2017, gráfico lançado drones instante, veículos aéreos não tripulados e lançado fariy em abril 2018. E esta câmera - Apenas mencionado câmera série AI vai estrear esta queda na América do Norte.
Patentes, eu acho que um pouco - 72 da patente grupo inteiro, modelo de utilidade 23, 8 desenhos, o invento 41, com uma mole de 18. A empresa ainda prestar mais atenção à proteção de patentes, a intensidade é relativamente grande, pode ser visto a partir das figuras.
A equipe de gerenciamento de chaves em Shenzhen:
Por que eu, pessoalmente, aqueles indivíduos na lista? Porque Zhang, Wang me levou na indústria.
Eu havia se envolvido em indústrias inteligentes, tanto no trabalho de fase ou fase de aprendizagem, eu estudo na fabricação inteligente mais. 2016 gráfico quando a empresa criada em Wuhan, este produto é exposto ao zumbido, eu acho AI (claro, não havia AI, Huazhong Universidade de Ciência e Tecnologia tem uma disciplina chamada de Processamento de Imagem e Reconhecimento de Padrões, engenheiros formados que não faria declaração) tecnologia Para aplicação verdadeiramente terra, aceita pelos consumidores, é necessário reforçar a otimização de desempenho de computação front-end, é claro, produtos de make-a-vida também são mais desafiador e divertido.
Nós UAV líder da indústria - Dajiang de fato praticado este ponto de vista. Viramos a partir da câmara drones AI, de fato, muitos vêem um certo ponto, são relativamente em forma.
Foco sobre o que centro de Wuhan R & D, que serve como um importante R & D gráfico centro, que participou da pesquisa e desenvolvimento da câmera UAV. Em termos de desenvolvimento pessoal, eu costumava tutor na forma de gestão, lado Wuhan pelo chefe da gestão diária, é dividido em dois: primeiro, pesquisa e desenvolvimento, o segundo é a investigação.
Faculdades, empresas e laboratórios de pesquisa responsáveis por esta, professor Professor Chang Lu concentrando-se em teoria e pesquisa, e os engenheiros ajudar a interpretar aspectos do papel, bem como para explorar alguns direcional. pessoal nosso P & D este edifício pode ser dividida em duas áreas: talentos de pesquisa e talentos aplicada. Para talentos de pesquisa, o nosso laboratório conjunto, atualmente colocá-los em Engenharia da Universidade do Hubei Key Laboratório de Robótica; aplicado principalmente através da agência recrutados para a empresa, sob a forma de trabalho para o UAV para a câmera e os serviços de pesquisa e desenvolvimento de IA.
Cada empresa terá uma expectativa de talento, Eu provavelmente listou três coisas (idéias) para determinar se uma pessoa está apto empresa mapa estelar, se ITES gráfico acompanhados trabalhar juntos para tornar o mundo mais de AI:
A primeira frase é "deixar a tecnologia na vida diária." Este é um conceito proposto pela empresa no momento de veículos aéreos não tripulados publicação MOMENTO ano passado, qualquer empresa que quer crescer e se desenvolver, e vai querer o produto para conseguir a extensão dos consumidores C-terminal pode aceitar e usar.
A segunda frase, "ver-se, que é a sua própria." , Soa um pouco difícil de pronunciar, "dependendo do" é "visual" em "view". Tanto quanto eu observado, a empresa engenheiro de software setenta a oitenta por cento do trabalho será realizado para ajudar algoritmo aspecto, pois a maioria deles estão relacionados com relacionada à visão, temos de ver o seu próprio na empresa depois do trabalho todos os dias, o seu para refletir as necessidades da vida. Como fazer a tecnologia para a vida, para definir um novo produto? Como desenvolvedores, nós devemos primeiro amor e eles precisam deste produto, se você mesmo não pode produzir amor, então ele mesmo se tornou um mero funcionário. Espero que cada funcionário depois de entrar no gráfico, pode usar a tecnologia para servir suas próprias vidas, para se tornar um engenheiro AI você quer ser, em vez de cegamente para completar o projeto.
Esta ideia tem sido em grande medida, integrado no centro visual de Wuhan diária, muitas vezes eu falar para se comunicar com eles, tais como o desenvolvimento deste produto para o que pontos de dor, ele deve ser como publicidade, AI deve ser moldado em que papel, o algoritmo para perceber que tipo de precisão e exatidão, bem como ser capaz de alcançar o nível, estas são as realidades da vida em torno das necessidades da cena real a se desenrolar.
A terceira frase é, estalar os em qualquer lugar a qualquer hora momento. Eu gosto desta frase, ela também foi a estrela mapa publicado em uma palavra usada em veículos aéreos não tripulados. AI câmera é das características mais importantes do produto, se é como um alado partes veículo aéreo não tripulado, ou como uma câmera, você deve ser capaz de capturar momentos da vida. Espero que nossos produtos AI pode se tornar parte da vida das pessoas, a partir desse ponto de vista, o mapa estelar é o primeiro a produção em massa lançamento da empresa UAV portátil na indústria, desde o início da libélula, nossos UAVs não deixou "portabilidade "esta ideia, o menor, mais leve, mais inteligente.
Nossa cultura da empresa, disse o oficial, são: Tongji e lealdade, win-win futuro. termos populares, Pratt & Whitney é uma empresa quer fazer milhões de lares produtos AI Por isso todas as atividades culturais e design de produto, estão se concentrando sobre a família, a liberdade ea unidade desses três palavras-chave para começar, a esperança de fortalecer os laços com câmera AI entre os funcionários e famílias. A empresa também coloca grande ênfase em um ponto: cada funcionário é bem-estar e apoio da família é a pedra angular do negócio da empresa crescendo.
A esquerda é o gráfico no ano passado, Wuhan, Shenzhen missão conjunta com o grupo de construção sessão de fotos, a extrema direita de que a gordura é o nosso CEO, visto a partir desta figura fora, stand C-bit nunca é o chefe, mas o esforço duro para o produto funcionários.
"1 aniversário da Wuhan Estrela Tour" Na foto acima é "Wuhan Estrela Tour" é outro nome para o centro Wuhan R & D. Este grupo de fotos de algumas fotos compostas basicamente cobre a nossa missão mais importante para construir algumas fotografias, mas também com zangão tiro. O fundo vai, nasce dois tesouro minha família, fomos ver dois tesouro minhas fotos de família, eu também bastante comovente. cultura familiar no gráfico ITES tem sido uma cultura tem sido enfatizada, acredito que o apoio da família, uma empresa pode ir mais longe.
Desde o início a empresa foi fundada em 2015, tem-se centrado sobre a visão incorporado AI - É comumente referida no computing edge indústria, mas dentro de nossa empresa está em causa, é um engenheiro incorporado e projetar um algoritmo, engenheiros algoritmo poderia compreender a profundidade de aprender, para entender o classificador tradicional reconhecimento de padrões, engenheiros embarcados cooperação, o algoritmo acrescentou.
Esses engenheiros devem estar no início de UAV produtos para alcançar este objectivo, tais como fluxo óptico, desvio de obstáculos, seguindo tais algoritmos, por isso a escolha do algoritmo, nunca abandonou a ideia - como entrar em restrições de custo e recursos equilíbrio. UAV devido à vida útil da bateria, razões estruturais, não estava destinado a selecionar o alto consumo de energia do chip para completar o desenvolvimento da AI, a partir de 2015, este é AI engenheiro problemático questão - um algoritmo de avaliação de bom no lado do PC depois de setenta a oitenta por cento do tempo é gasto em algoritmos de otimização, modificar a lógica acima.
Lembro-me de no ano passado fez olho no céu campo da engenharia de segurança, enfatizando a borda câmera de computação, e No campo da UAV câmera, nossa empresa tem acumulado uma de dois anos resultados do algoritmo deve ser capaz de desempenhar um maior papel no chão neste cenário. Sabemos que a margem calculada para lidar com dados locais em massa, e não requer alta largura de banda, pode ser devolvido diretamente para a estrutura de dados do centro de dados.
Contornar este problema no ano passado, Wuhan Branch ter feito um monte de projetos relacionados com o lado B to-talk para combinar. Portanto, temos mais claramente câmeras AI Para começar, faça uma demanda universal se encontram este ano. É levada a cabo em conjunto com os produtos tradicionais IOT, para produtos com forma de gráfico técnico rede de inteligência artificial iniciativa AIot. Nós também podemos ver do IOT nesta área também é inseparável do conceito de casa como uma família qualquer câmera não pode evitar a questão da privacidade, mas a nuvem inteligente mais inteligente não pode evitar ir para processar os dados. Nós resolver estes dois problemas com câmera AI, esperando que ele pode fazer alguma do papel proteção ativa na família.
Overseas ordenou no canto inferior esquerdo é o site oficial, vamos combinar a forma do produto final, selecione agências sobrinha e desenvolvedores para fazer uma reserva no site oficial.
Então, falar sobre operadores pequena força de algoritmos de inteligência artificial embutidos otimização de hardware, porque não é uma discussão técnica hoje pode simplesmente falar.
De 16 anos vamos nos concentrar sobre este assunto, o rastreamento UAV tradicional, algoritmo de fluxo óptico para ser mantido, com alguns modelos agora estudo aprofundado para testar uma série de plataformas de hardware. No primeiro teste em um PC, em seguida, usá-los plataforma comum Rockchip, torta de framboesa, a avaliação constatou que existem gargalos e, finalmente, escolheu fazer otimização de montagem de nível de cooperação sob a plataforma Intel. Atualmente, modelo de aprendizagem profunda pode alcançar uma mais perfeita efeitos de processamento em tempo real. Nas empresas parceiras da Intel, em comparação com Dajiang e Hikvision, UOB e outras empresas, nós também somos um líder no desempenho plataforma embarcada algoritmos de IA.
Nossa empresa tem a vantagem de dois aspectos:
Primeiro, o hardware. Nossa empresa tem 10 anos de habilidades de Supply Chain Management, pesquisa independente de hardware completo e desenvolvimento, aquisição, menor custo, para garantir o hardware mais rentável, INTEL MOVIDUIS obter uma licença de desenvolvimento - o mundo só tem menos de apoio directo dez MOVIDUIS.
A segunda é software. Em que um "Professor Zhang Yan Duo", dois professor associado, "Lu Tao, Lu Wei sistema", com foco na criação de uma inteligência laboratório-aware comum e Universidade de Wuhan do algoritmo de reconhecimento de face baseado na plataforma incorporado. Actualmente, os nossos produtos na precisão de medição exterior e precisão, pode atingir o nível de produtos mainstream, enquanto o preço porque o produto é inferior a um quinto do Para B, acredito que pode ser aceite pelos consumidores.
Como as empresas AI-orientado, devemos considerar primeiro os ganhos, seguido pela "tecnologia de preto." Claro, o lote anual "Tecnologia Black", principalmente CVPR, lançado ICCV comparar estes encontros superior em um número de aprendizado profundo, melhorar o modelo e muito arrefecer os resultados da aprendizagem e aprendizagem no domínio da migração, a cada ano nós também seguiu Daniel para aprender.
Como uma empresa de desenvolvimento, a empresa em necessidade fato de que é talentos orientadas para a aplicação. Afinal, as pessoas baseiam-se principalmente em seus próprios projetos para desenvolver, e o tipo de projeto é fundamental. Apenas a produção em massa real dos produtos, a fim de gerar tecnologia rentável "pretos tecnologia", podem ser direcionados para otimização (técnico). Assim, a demanda AI para o talento é talento pode contar com AI pesquisar rotas de aprendizagem e de formação académica e talentos aplicadas teve de contar com treinamento de produto e programa de exercícios de produção realmente massa.
Eu pedi para o talento é, se você é um engenheiro de software - De acordo com o conhecimento actual captação caminhos e eficiência dos funcionários da empresa que observei, No sistema de treinamento da empresa, você tem que transição para um produto aplicado AI Engineers, período New cérebro não deve exceder seis meses .
Profundidade maneira de aprender é essencialmente apenas uma nova forma de programação ou pensamento, e, além disso todo o modelo de aprendizagem profundidade, na minha opinião, apenas mais complexo do que o modelo de rede original, mais incontrolável, de modo que muitos do conjunto de teste modelo e não pode realmente atingir a produção em massa - ele precisa confiar em seus esforços e perseverança, habilidade. Mas o engenheiro AI, natureza ou um engenheiro. Claro, os melhores talentos de pesquisa ir para a cultura escolar.
O princípio básico da empresa incluem: planejamento geral, arranjos adaptados; foco em treinamento, ser focados (dados, força calcular, algoritmos);-alvo de treinamento do projeto sob demanda, aplicar seus conhecimentos; o velho com o novo foco na inovação.
As palavras mais importantes é - eclético, isto é, que aprender rapidamente, que pode se destacar, você não precisa pensar fora da caixa, manter a empresa de gestão plana. Shenzhen três CEOs e eu, a cargo de diferentes operações, o progresso de cada câmera esta parte do básico gerido directamente por mim.
engenheiro AI certamente tem uma árvore de habilidade, este é o que eu vejo na Internet, acho que resumiu tudo muito bom. A árvore de habilidade inteiro é dividido em três camadas:
habilidades básicas: A empresa não é capaz de treinar juntos, isso é que você aprende na escola, tais como álgebra linear, neurociência visual e assim por diante. Se você é auto-estudo ou ensinar aos outros, você certamente tem que aprender esses princípios.
Os Skills camadas intermédias: Isto é devido a projectos de investigação da empresa ou suas decisões. Por exemplo, você está particularmente bom em classificação de imagens, detecção, rastreamento - todos tem suas próprias características da pesquisa em nível de pós-graduação.
Skills camada de aplicação: Nesta fase, podemos ver no meio de uma peça de conteúdo: reconhecimento de gestos, reconhecimento de face, chip de rede neural. Nosso público é muito preocupado se você tiver feito o reconhecimento de gestos, reconhecimento de face, a familiaridade com habilidades embutidos.
A camada de aplicação é a empresa de algumas das habilidades reais de requisitos de projeto, você precisa combinar a base de competências e habilidades camadas intermediárias para alcançar uma cultura razoável e otimização de desempenho do produto. Mas se estamos agora em condições de desempenhar um desempenho do chip ao extremo, que nossos produtos serão capazes de preço, desempenho, encontrar uma contagem força de mercado. Na verdade, contanto que você em qualquer ponto na camada de aplicação pode fazer uma boa pausa, pode trazer boas perspectivas para a empresa, os indivíduos e sua família.
Os postos de trabalho da empresa concentrada em Zhaopin, dois sites de recrutamento BOSS, estamos interessados também pode ir diretamente ao currículo voto à minha caixa de correio.
Além disso, eu destacou a empresa no quarto trimestre de 2018 serão chegando relativamente grande demanda por duas posições: engenheiros e algoritmo engenheiros embarcados. Ambas as posições têm certos requisitos para o trabalho, você pode ir no site de recrutamento.
Mas também a informação forma como as escolas recruta liberá-lo.
Setembro terceira semana e quarta semana, a nossa empresa irá organizar palestras, testes escritos, entrevistas e Huazhong Universidade de Ciência e Tecnologia, Huazhong Agricultural University. Outubro segunda e terceira semanas, vamos organizar o recrutamento em Xi'an Jiaotong University e Northwestern Universidade Politécnica. cara apenas para a comunicação face pode recrutar na escola em Xi'an e Wuhan, os alunos diretamente.
A empresa acaba de introduzir uma grande quantidade de conteúdo em termos de câmeras e veículos aéreos não tripulados. Então, por que este título é chamado: Conceito AI de um UAV máquina talento câmera do consumidor?
Fazemos UAVs em 2016, quando a empresa fez o investimento na família espera construir um pátio ou drones patrulha interior. Na verdade, na academia é definido como um UAV robôs aéreos, mas porque a vida é de curto prazo, o ruído vôos indoor, problemas de segurança são mais proeminentes, acreditamos que algumas das funções previstas no ano até este ano, o tempo é relativamente maduro. Pretendemos usá-lo como uma câmera de Produtos - Início câmera para projetar de forma independente e desenvolvimento.
Dr. Chen Hui também compartilham após o término das questões levantadas pelos alunos foram respondidas, podemos aprender mais sobre o local e comunidade (
Estes são os clientes atuais compartilham. Mais aberto de vídeo classe ir à rede Lei Feng AI Yanxishe relógio comunidade. Foco no número público micro-canal: AI Yanxishe (okweiwu), você pode obter o aviso de última classe aberta ao vivo tempo.
1. Haverá truque escola é?
Haverá recruta escola. Xi'an lá, os planos da empresa na quarta semana de outubro, ou seja, após o fim da CPSE, Xi'an Jiaotong University conduzida diretamente para a escola para recrutar, mas eventualmente olhar depois da escola para se comunicar com o tempo de escola a ser determinado. E aqui é Universidade de Wuhan ponto recruta um pouco antes do tempo - após a montagem Yunqi setembro.
2. Que otimização de receitas?
Primeiro de todo o material de fonte aberta é, certamente, ainda precisa de um monte de jogadores que entram, temos que considerar esta questão, a empresa é um membro da família Intel, algoritmos equipe passou um monte de tempo e energia para aprender no início desta plataforma. Além disso, nossa equipe in-house no final incorporado há uma certa base, então nós também ter em conta um problema que a maioria dos engenheiros de imagem são basicamente familiarizado com o modelo do lado do PC pesquisa, mas Caffe e Intel atualmente suporta apenas dois Tensorflow quadro. Assim, nosso primeiro passo em código aberto, será nossa câmera AI como uma plataforma, proporcionando uma ferramenta de conversão de modelo para desenvolvedores, para que eles vão ser capazes de terminar o modelo de formação no lado do PC, é fácil através de ferramentas para avaliar se o modelo é capaz de rodar em nossa plataforma diante.
E o preço da nossa placa de desenvolvimento deve ser capaz de Pratt & Whitney público. A este respeito, também tivemos o estudo Wuhan descobriu que os estudantes de tais grupos no desenvolvimento e compras não são muito problema. Após o projecto de construção de Xi'an centro visual, que acabamos de mencionar seria considerar a abertura de uma série de cursos especializados para AI incorporado esta plataforma, os desenvolvedores mais e mais comuns familiarizados com a plataforma, você pode abrir a meta.
3. A sua empresa tem uma nova linha de produtos nele?
Na linha do tempo nossos novos produtos estão no início de outubro, mas a conferência nos Estados Unidos, que o tempo se houver uma ligação viva, propaganda favor AI Yanxishe ajuda mais baixo.
Este ano, novos produtos são a principal câmara AI orientada para a família, inteligente front-end para o endereço de privacidade do usuário e dois pontos de dor, nós pensamos que é um marco AIot temos mais produtos.
4. O que é uma gestão flat?
digamos gestão plana é que em toda a estrutura de gestão, ao lado Shenzhen dos três CEOs e lado Wuhan da minha gestão direta do projeto. pesquisas sobre governança corporativa interna e departamento de desenvolvimento é a realização do projeto na forma de divisão do trabalho, cada equipe tem um líder, que é o líder do projeto - normalmente elaborado a partir do departamento de R & D. Vamos cultivar um R & D experientes engenheiros realizar com o grupo, o líder do projeto responsáveis pelos seguintes membros, cada líder é responsável diretamente para mim, e tamanho de cada grupo de aproximadamente seis pessoas ao redor.
Em suma, estamos nesta gestão, incluindo o recrutamento de pessoal, o reembolso geralmente financeira, compras de equipamentos, a cabeça de um grande grau de liberdade e o direito de decidir.
Além disso, estamos desenvolvendo empresas start-up de tecnologia, de modo que a empresa de tecnologia-driven, e cada pessoa das vendas antes da última parte do produto vai estar envolvido, mas agora os gerentes de pessoal de I & D com base.
Além disso, o gráfico de estrutura salarial, e é esta forma salário mais bônus item básico, e a forma de apoio à gestão.
5. estagiários recrutar fazer?
estagiários recruta. Nós recrutar estagiários, há uma classe de estagiários tinha feito absolutamente nenhuma imagem, sem contato com AI, mas ele próprio à procura de um lugar para estudo, o laboratório vai se formar como Wuhan Branch. E do lado da empresa, como uma câmera AI lhe dará subclasse procura de investigação científica, de modo que acumulou com a orientação da equipe de instrutores, trabalhando diretamente com pesquisa e desenvolvimento de carreira-relacionado. Então agora nossos trabalhos internos da empresa mais populares, porque temos feito mecanismo de formação muito perfeito, de modo que eles não serão estudo e trabalho muito irreal.
6. engenheiros algoritmo que específicas para fazê-lo? Pode dar um exemplo?
A empresa não veio para cada caixa de definição empregado, embora haja algoritmo de divisão de trabalho, tais como engenheiros, engenheiros de software, engenheiros de teste, mas a empresa em um grande grupo, todos juntos para o serviço de destino.
engenheiros algoritmo são trabalho atualmente específica é acompanhar a vanguarda do algoritmo, dominar principalmente algoritmo de trabalho Codificação aspectos do algoritmo de transplante para nossa plataforma, otimização e avaliação, que envolverá compressão modelo, irá aumentar a demanda por equipe de amostras de dados para coleção, também vai fazer uma série de modelo pré-treinados para ajudar a equipe do projeto (para negócios B este) pedido por escrito para os aspectos técnicos do projeto.
Portanto, a orientação do engenheiro algoritmo de treinamento é o gerente do projeto, 50% do trabalho é realizado de codificação para a plataforma, e os restantes 50% do trabalho de 20 por cento é gasto na aprendizagem de novos conhecimentos e suplemento, 30% assumem apoio à gestão e gestão .
7. A escola também serão outras escolas recrutar você?
No arranjo temporário outro recruta escola
8. empregos Há algoritmo de otimização engenheiro fazer, quais os requisitos específicos?
Nossa empresa não tem algoritmo de otimização sub-algoritmo específico e engenheiros, pois a otimização trabalho, geralmente com o lado Intel da equipe está completa, nós no nível de algoritmo de otimização (aprendizagem de profundidade), principalmente ramos corte, camadas cortadas, incluindo alguma outra otimização alvo algoritmo método, uma pequena rede que faz parte do trabalho processo de implementação do algoritmo.
Bem, o quadro original Esta equipa não pode apresentamos, estamos apenas alguns dos efeitos observados e dados do cenário para optimizar reforçada, que é o engenheiro algoritmo as habilidades necessárias. Desejo-lhe boa C e montagem tecnologia, de engenheiros era claro compilação de mais distante agora. Em geral, os engenheiros para reconstruir depois de usar o entendimento C C ++, de modo a completar a parte inferior da otimização incorporado. Você pode entender, todo o trabalho aceleração relacionada algoritmo, incluindo set relacionadas com o trabalho de algoritmos e instrução de chips estes dois aspectos - os engenheiros algoritmo tem dois caminhos que você pode tomar.
9. Será que a experiência de trabalho de pesquisa de pós-graduação para aplicações AI engenheiro tais posições ajuda grande?
experiência de investigação pós-graduação certamente ajudou engenheiros de aplicação AI trabalhar esses lugares será grande, porque a experiência de pesquisa permite que você saiba o algoritmo de seleção direcional problema, não temos direção errada. Por exemplo, podemos usar a rede 16 VGG cedo, mas eles estão agora mais como MobileNet deste estudo é uma rede leve, se você diz na minha empresa este ano começou a partir VGG 16 algoritmo de rede, que sua carga de trabalho será muito maior do que o processo de otimização on MobileNet (carga de trabalho).
experiência de investigação vai fazer você entender os requisitos do projeto, o alcance pode otimizar o modelo inteiro é que você vai saber o que é o fim da realização do código, você entende o algoritmo, que pode ser reproduzido.
10. O não-inscritos 985,211 empregados fazem?
Nossa empresa não tem requisitos especiais para a educação, porque eu acho que o potencial de cada um é diferente em diferentes estágios do surto do ponto, não pode ser generalizada. Embora a maioria dos nossos alunos 211, 985, 211, 985, mas não estudantes também têm a longo prazo - Eu também entendo do que sente a eles de acordo com o interesse, para a eclosão de todos pleno potencial.
11. A empresa pendulares tempo com isso? Horas extras mais do que você? Overtime pagamento de horas extras?
As horas extraordinárias devem ter horas extras, a nossa empresa vai basicamente ser convertido em custos do projeto com o operador.
As horas extraordinárias não é muito, vamos para o trabalho e a relação entre a família dois equilíbrio, mas não pode dizer não de horas extras. Nossa empresa adotar horários flexíveis, requisitos básicos para nove horas por dia o horário de trabalho, mas algumas pessoas trabalham à noite e descansar durante o dia é possível, eu mesmo prefiro escrever código à noite.
plataforma 12. Qual capaz de encontrar empregos de sua empresa de TI?
Chefe plataforma reta é empregado, Zhaopin, mas a minha principal diretamente para o chefe contratado no recrutamento, onde normalmente nós pode me alcançar.
13. Os aspectos tridimensionais de reconstrução e visuais dos engenheiros SLAM precisa fazer?
A reconstrução tridimensional, SLAM aspectos visuais de UAV engenheiros em nossa empresa, e robôs de serviço em casa e outras empresas, estão fortemente necessário. Nós avaliamos o SLAM visual atual e reconstrução tridimensional, reconstrução 3D é terminado anterior à aquisição, back-end reconstruir, e nós sempre quis fazer um slam visuais plataformas front-end.
Visual SLAM é todo o nosso foco da empresa em 2019, espera-se que continue a amadurecer no AI próximo ano, continuar a melhorar o algoritmo vai inaugurar o surto, de modo que o SLAM Visual nossos engenheiros são urgentemente necessários, mas aqui SLAM Wuhan relativamente escasso talento.
Porque a nossa empresa mais discreto, parece que o vinho tem medo de beco profunda, ainda temos que intensificar a publicidade para que todos saibam a nossa filosofia de produto, se você quiser e você pode executar tarefas de desenvolver em conjunto uma família de cena UAVs pequeno que é uma tecnologia muito importante é a tecnologia SLAM.
Hoje, tivemos pouco menos de SLAM engenheiro este rack post, porque pendurado por muito tempo, as pessoas respondem extremamente raro, é possível estudar esta área teria sido relativamente pequeno, mas estou mais agradar aqueles engenheiros SLAM experientes na maioria dos Dajiang.
Além disso, o tratamento deste post é negociável, o concreto pode ser entrevistado.
