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社区首页 >专栏 >华为诺亚方舟实验室招聘|2023届毕业生,与我们一起成为AI时代的航海家!

华为诺亚方舟实验室招聘|2023届毕业生,与我们一起成为AI时代的航海家!

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机器之心
发布2022-06-17 18:11:26
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发布2022-06-17 18:11:26
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机器之心「CVPR 2022线上论文分享会」将于北京时间 6 月18 日在线上举办,本次活动设有 Keynote、 论文分享等环节,就业内关注的 CV 热门主题邀请顶级专家、论文作者与观众做学术交流。点击查看日程详情。

在分享与交流外,华为诺亚方舟实验室将在本次活动中进行2023届毕业生招聘宣讲。最近在看机会的小伙伴们请锁定直播不要错过哦!

宣讲时间:6月18日 11:40 - 12:00

实验室简介

诺亚方舟实验室(Noah's Ark Lab)是华为公司从事人工智能基础研究的实验室,秉持理论研究与应用创新并重的理念,致力于推动人工智能领域的技术创新和发展,并为华为公司的产品和服务提供支撑。

在理论研究方面,我们拥有来自全球顶尖高校、优秀企业的高水平研究员,同时我们与世界顶尖创新资源保持连接,包括10+国家、25+大学、50+项目、1000+研究人员。2021年诺亚方舟实验室在各顶会中成绩斐然:顶会论文230篇,NeurlPS 35篇、CVPR 30篇、ACL 19篇、ICCV 31篇、KDD 8篇、ICML12篇。

在应用创新方面,我们致力于推动领先的人工智能技术在各场景、包括网络智能、企业智能、终端智能、自动驾驶等新兴领域的应用,帮助公司解决商业场景中的挑战难题。简介如下:

招聘要求

诺亚方舟实验室面向全球招募AI领域研究员,欢迎有才华的你与我们一起,成为AI时代的航海家!

工作城市:深圳、北京为主,上海、西安、南京、合肥有少量岗位。

招聘要求:

  • 计算机科学、机器学习、统计学、应用数学等领域2023届博士毕业生,同时也对优秀的硕士毕业生、实习生开放;
  • 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。

具体方向

语音语义方向

  • 大规模预训练语言模型及应用
  • NLP模型压缩和加速
  • 对话系统
  • 开放域问答系统
  • AI同声传译
  • 语音预训练模型和应用
  • 多模态预训练模型和应用
  • 智能代码预训练模型和应用
  • 神经符号计算

推荐搜索方向

  • 多模态/多媒体内容推荐与搜索技术
  • 基于反事实学习的推荐与搜索技术
  • 面向推荐系统和信息检索的因果学习技术
  • 实时推荐/分布式推荐与搜索算法
  • 融合知识图谱的推荐与搜索系统
  • 基于表示学习/预训练的推荐与搜索技术
  • 跨场景/多任务的推荐与搜索技术
  • AutoML及特征自动挖掘技术

AI系统工程方向

  • GPU/ARM/X86/xPU高性能计算 ,推理加速
  • AutoML系统及算法研究
  • RL超大规模并行计算系统研究
  • 推荐系统超大规模并行计算系统研究
  • AI编译器技术研究
  • 极简AI算法(量化,剪枝,蒸馏,稀疏)
  • FPGA加速

计算视觉方向

  • 图像/视频ISP底层处理算法(如super resolution, denoise, demosaicing等)
  • 基于神经渲染的3D重建、3D数字人驱动和3D环境理解
  • 多模态视频语义理解,包括视频搜索、生成和定位
  • 基于生成模型的图像生成和领域迁移
  • 基于传感器融合的开放场景三维重建或视角生成
  • 虚实结合的虚拟数据生成与域迁移
  • 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

决策推理方向

  • 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
  • 图神经网络及应用
  • 联邦学习及应用
  • 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
  • AI4ODE/PDE求解GPU/ARM/X86/xPU高性能计算 ,推理加速
  • 智慧仓储优化、多工厂联合加工计划优化等
  • 基于机器学习的建模与仿真技术

AI基础理论研究方向

  • AI基础理论,包括OOD泛化理论、深度学习理论、自监督学习理论
  • AI前沿技术,包括生成式AI、数据压缩、语义通信
  • 可信AI,包括公平性、可解释性和隐私保护
  • 优化理论,AI4Math,AI4Science
  • AI基础理论,包括OOD泛化理论、深度学习理论、自监督学习理论
  • AI前沿技术,包括生成式AI、数据压缩、语义通信
  • 可信AI,包括公平性、可解释性和隐私保护
  • 优化理论,AI4Math,AI4Science

自动驾驶方向

  • 视觉感知、激光感知、感知融合算法研究,包括恶劣天气、通用障碍物等的感知算法研究
  • 多模态自监督学习算法研究
  • 自动驾驶难例数据挖掘与自动化标注算法研究
  • 基于深度学习的场景理解(Scene Understanding)
  • 基于几何/学习的视觉/激光SLAM
  • 基于深度学习的深度估计
  • 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
  • 自动驾驶模仿学习/强化学习算法研究
  • 自动驾驶仿真技术研究,包括传感器的数据仿真与渲染

算法应用方向:

  • 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
  • AutoML用于模型和应用的优化
  • 大数据、信息挖掘和特征工程
  • CV、NLP、推荐搜索等算法的应用创新

面试流程&投递方式

面试流程:业务面试→上机考试→集体面试→HR面试→综合测评→综合面试;

简历请以「中文姓名+学校+投递方向」命名,投递至noahlab@huawei.com;

如您未注册过华为简历,也请到华为官网 career.huawei.com 注册;

如您的简历合适,我们会在一周内联系您。

招聘群

对以上方向感兴趣的小伙伴可以加入本次招聘群咨询更多详情,欢迎提出你最关心的问题。加小助手(syncedai6)也可入群。

最后附上CVPR 2022论文分享会日程安排:

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2022-06-17,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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