岗位职责
图像算法实习生：
1、进行计算机视觉相关的算法研发工作，包括但不限于图像分类、物体检测、人脸识别、人体分析、OCR、图像处理、3D视觉、视频分析、图像合成等；
2、将基于深度学习或计算机视觉算法的项目在教育场景实现落地；
3、对前沿计算机视觉技术进行创新性研究，优化关键算法的精度、速度等核心指标。
语音算法实习生：
1、负责语音数据清洗、文本处理、数据分析等工作；
2、负责语音识别/语音评测/语音合成的模型训练，进行语音前沿的算法复现及实验；
3、了解语音在教育领域的落地场景，配合产品挖掘教育领域的语音需求，通过技术创新推动产品成长。
学习算法实习生：
1、研究数据挖掘/机器学习领域的前沿技术，并用于教育场景的实际问题的解决和优化；
2、通过对数据的敏锐洞察，对教学场景中的问题抽象成具体的机器学习问题，进行问题定义、拆解和建模，推动产品体验改善和增长；
3、对多模态数据进行深入研究，结合NLP技术、声学技术、图像技术进行多模态协同学习。
岗位要求
图像算法实习生：
1、硕士及以上学历，计算机及相关专业；
2、熟练使用python和c++，熟练掌握PyTorch或TensorFlow，熟练掌握深度学习相关技能；
3、在CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、NeurIPS等会议、在IEEE Transaction系列相关领域期刊发表过文章，在计算机视觉领域国际学术竞赛获得过奖项者优先；
4、在互联网企业有实习经历且完成过深度学习或计算机视觉的项目落地者优先。
语音算法实习生：
1、硕士及以上学历，专业与语音信号处理、模式识别、自然语言处理相关，博士优先；
2、熟练使用linux系统，熟悉awk、sed等工具；
3、有较强的算法实现能力，熟悉C/C++编程，熟悉Python/Matlab编程；
4、有强烈的上进心和求知欲，善于学习和运用新知识，良好的英文论文阅读能力；
5、较强的沟通能力和逻辑表达能力，具备良好的团队合作精神和主动沟通意识；
6、有以下条件者优先考虑：
a、具有语音识别、声纹识别、语音评测、语音合成方向研究经历，降噪算法、信道补偿算法研究经历；
b、使用过htk、kaldi、RWTH ASR、CUED-RNNLM等相关开源工具，搭建过完整系统；
c、熟悉语音识别端到端框架（las、ctc、transformer等），熟悉cnn、lstm、gru等网络构架, 熟悉区分性训练，熟悉基于wfst的解码器。
学习算法实习生：
1、计算机、大数据、统计学、运筹学、人工智能专业硕士及以上学历；
2、具有以下一个或多个领域的理论背景和实践经验：机器学习/数据挖掘/深度学习/信息检索/自然语言处理/机制设计/博弈论；
3、掌握常用分类、回归、聚类、序列分析机器学习算法，对常用模型如LR、SVM、RF、GBDT等模型熟练在掌握；
4、掌握深度学习算法能力，熟练掌握主流深度学习模型原理、建模方法、优化方法，熟悉DNN、CNN、RNN、LSTM等经典模型，对Transformer、Attention等熟悉者有加分；
5、良好的逻辑思维能力，对数据敏感，能够发现关键数据、抓住核心问题；
6、较强的沟通能力和逻辑表达能力，具备良好的团队合作精神和主动沟通意识；
7、在知名会议、期刊上有学术作品发表者加分。
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成长在好未来：
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