急招深度学习科学家/研究员&量化策略研究员

quantjob 2022-07-26 11:18:27

深度学习科学家/研究员
职位描述
目标:
1. 设计开拓性的新的深度神经网络
2. 构建科学、严谨的算法评测体系
3. 紧跟领域前沿,推动基础研究
要求:
1. 精通机器学习(深度学习),具备创新研究能力。
2. 编程能力出色,熟练掌握至少两种编程语言,熟练掌握Tensorflow/Pytorch。
3. 有丰富的研究成果,在国际顶会或期刊发表相关论文(包括但不限于NIPS, ICML, CVPR, COLT)。
4. 在领域内知名比赛取得优异成绩者优先。
5. 认同开放共进的企业文化,积极创新,乐于挑战,良好的逻辑思维、沟通协调和自我学习能力,主动负责,严谨细致,勤奋踏实。
另外还有深度学习初级工程师、实习生等多种职位,欢迎投递简历


量化策略研究员
岗位职责:
研究和开发量化策略
岗位要求:
1. 985高校毕业,硕士及以上学历、或特别优秀的本科生,理工科专业,具有量化策略工作或实习经验者优先。
2. 数学基础扎实,具备优秀的研究能力,曾发表高水平学术论文者优先。
3. 精通掌握至少一门编程语言。
4. 良好的创新意识,逻辑思维能力、数据分析能力、沟通协调能力、团队合作能力和快速学习能力,勤奋踏实好学,能承受一定的工作强度。

 

 

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线性回归在数据科学和人工智能领域的实践应用【配合“动手学深度学习”补充使用】 内容概要: 本教程详细介绍了线性回归模型的基础知识、原理和实现步骤,旨在为读者提供一个全面的理解和操作指南。内容包括线性回归的定义、主要类型、如何评估模型性能以及如何使用Python进行数据准备和模型训练。我们还将探讨如何解释线性回归模型的结果,以及如何利用这些信息进行有效的数据分析和预测。 适用人群: 初学者和中级数据分析师 统计学家和数学家 软件开发人员和机器学习工程师 业务分析师和市场研究员 教育工作者和学术研究人员 使用场景及目标: 本资源旨在帮助用户: 理解并应用线性回归模型解决实际问题。 提高数据分析、预测建模和量化研究的技能。 在商业决策、市场分析、财务预测和科学研究等领域中实现数据驱动的洞察。 其他说明: 我们鼓励读者实际操作本教程中的代码示例,并通过实践来巩固理论知识。同时,本资源还提供了额外的学习资源和实用工具链接,帮助读者扩展知识范围并探索更多相关主题。通过本教程的学习,您不仅能够掌握线性回归技术,还能够将这些技术应用于多种不同的数据分析和预测场景中。
计算机的智能计算⽅向,多媒体与智能计算研究⽅向 本⽅向共有研究⼈员24名,其中江苏省"333⼯程"、"六⼤⼈才⾼峰"、"青蓝⼯程"等省级⾼层次⼈才3⼈次,江苏⼤学青年学术⾻⼲ 2⼈。主要围绕⼤规模视频、图像语义建模与分析、视觉语⾳情感分析、移动媒体内容分析与⼈机交互、场景建模与动画、图形图像数字⽔ 印等⽅⾯的理论与⽅法进⾏研究,在视频概念检测、⾃然环境下视觉语⾳情感分析、真实感植物建模和⼈体运动捕捉等⽅法上已形成特⾊。 近年来,承担国家⾃然科学基⾦11项,省部级项⽬10项。研究成果获江苏省科技进步三等奖1项、机械⼯业联合会科学技术⼆等奖、三等 奖2项。在《IEEE Transactions on Multimedia》、《The Computer Journal》、《Computer Network》、ACM International Conference on Multimedia等国际(内)知名杂志和会议上发表论⽂80余篇,其中SCI检索30余篇。出版学术专著1部,获授权发明专利20 余项。所研发的"视频监控分析⽀持系统"已经在多家企业使⽤。 近五年承担的主要项⽬: 1. 江苏省重点研发计划,"⼤规模监控视频存储与分析关键技术研发(BE2015137)",360万(省破款120万),2016.01-2018.12 2. 国家⾃然学科学基⾦(⾯上项⽬),"基于语义概念深度挖掘的视频复杂事件检测⽅法研究(61672268)", 75万,2017.01-2020.12 3. 国家⾃然学科学基⾦(⾯上项⽬),"⾯向⼤规模视觉语⾳信号的复杂情感发现与分析⽅法研究(61672267)", 74万,2017.01- 2020.12 4. 国家⾃然学科学基⾦(⾯上项⽬),"基于稀疏表⽰和超图的视频事件语义分析⽅法研究(61170126)", 55万,2012.01-2015.12 5. 国家⾃然学科学基⾦(⾯上项⽬),"基于情感上下⽂的视觉语⾳多模态协同情感分析⽅法研究(61272211)", 78万,2013.01- 2016.12 6. 国家⾃然学科学基⾦(⾯上项⽬),"⾯向移动视频点播的内容分析技术研究(61572240)", 76万,2016.01-2019.12 7. 国家⾃然学科学基⾦(青年项⽬),"⾯向复杂事件分析的脑机模式协作循环神经⽹络研究(61806086)", 28万,2019.01-2021.12 8. 国家⾃然学科学基⾦(青年项⽬),"数据内在结构保持的⼤间隔分类⽅法研究(61502208)", 23.7万,2016.01-2018.12 9. 国家⾃然学科学基⾦(青年项⽬),"基于全局局部联合感知和渐进分组量化技术的多描述编码研究(61601202)", 24.9万,2017.01- 2019.12 10. 国家⾃然学科学基⾦(青年项⽬),"基于模式混合图模型的运动合成⽅法研究(61402205)", 25万,2015.01-2017.12 11. 国家⾃然学科学基⾦(青年项⽬),"深度特征学习与空间特征联合约束的脑胶质瘤低秩分割⽅法(61502206)", 24.9万,2016.01- 2018.12 12. 国家⾃然学科学基⾦(青年项⽬),"基于数据驱动和语义建模的多摄像机拓扑推演与⾏⼈再识别研究(61602215)", 25 万,2015.01-2017.12

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