发信人: neclily2019 (neclily2019), 信区: Intern
标 题: 【实习】【NEC中国研究院】深度学习/计算视觉/NLP/AI决策/数字挖
发信站: 水木社区 (Mon Jan 4 13:21:29 2021), 站内
【*关于NEC中国研究院*】
NEC中国研究院（NLC, NEC Labs China）立足于中国市场，与NEC日本及美国研究团队开展紧密合作，从事5G/6G、AI、机器学习、大数据等核心技术的研究及商业应用解决方案的开发。
NLC为在校大学生和毕业生提供实际工作机会，帮助他们在实际工作中获得研发经验。在NLC，实习生将作为研发小组的一员，参与真正项目的研发和测试，我们将帮助学生们拓展知识与技能，以及积累相关经验，同时我们为实习生提供丰厚的实习工资。
在这里，您可以接触到相关领域的领先技术；聆听特邀专家演讲，参与技术交流的头脑风暴；获得国际交流合作的机会，如参与海外项目；感受自由的研讨氛围和人性化的管理模式。
【工作地点】
北京朝阳区亮马桥东方东路外交办公大楼D2座 (10号线亮马桥站B口)
【薪酬福利】
1. 执行公司统一标准。对经验丰富、能力强的同学按津贴标准上限支付。
2. 实习期表现良好的同学考虑全职录用。
【职位名称】深度学习(偏算法理论)实习生
【实习期间】4 ~ 6 月
【实习时间】每周3天以上 (一周5天优先考虑)
【职位描述】
1. 对深度学习/机器学习方面的新算法进行文献调研、对相关理论方法进行推导及实验验证；
2. 参与表征/迁移学习、贝叶斯学习、生成对抗学习、强化学习、搜索优化、GNN等前沿课题，进行辅助验证研究。
【职位要求】
1. 机器学习、计算数学等相关专业在读博士生、硕士、优秀本科生；
2. 数学基础扎实，对ML/DL算法理论研究有浓厚的兴趣；
3. 熟悉深度学习理论知识，在计算视觉、NLP、语音方向有相关研究经验优先；
4. 熟练使用至少一种DL框架(tensorflow，pytorch, caffe等) ；
5. 有顶会或顶刊论文发表优先。
【招聘人数】 2名
【职位名称】计算视觉（医疗）实习生
【实习期间】4 ~ 6 月
【实习时间】每周3天以上 (一周5天优先考虑)
【职位描述】
1. 阅读英文文献，对计算视觉方向的新模型、新算法进行实验验证及定量评价；
2. 医疗、安全领域计算视觉数据预处理、建模及可视化分析。
【职位要求】
1. 有较强的图像处理、计算视觉等背景知识；
2. 对目标检测、分割、生成模型或3D重构建模等有项目实践经验，有医疗图像处理相关项目经验优先；
3. 熟悉并使用过机器学习主流框架(tensorflow，pytorch, caffe等)及工具包；
4. 代码能力强，能较熟练使用Python或C ， 有Github代码优先考虑。
【招聘人数】 2名
【职位名称】NLP（电子病例）实习生
【实习期间】4 ~ 6 月
【实习时间】每周3天以上 (一周5天优先考虑)
【职位描述】
1. 医疗电子病例的文本提取及语义分析；
2. 文本挖掘算法以及文本、图像语义关联等领域研究。
【职位要求】
1. 熟悉常用分词算法、语义分析、特征提取、文本分类预测、文本聚类算法；
2. 熟悉中文分词工具：ICTCLAS、LTP、THULAC等；
3. 熟悉常用的OCR工具：OCRmyPDF、pdfminer等；
4. 有电子病历相关处理、算法开发项目经验优先；
5. 代码能力强，能较熟练使用Python或Java, 有Github 代码优先考虑。
【招聘人数】 1名
【职位名称】AI算法（决策规划）实习生
【实习期间】3个月以上，尽快开始
【实习时间】每周3天以上
【职位描述】
1. 协助对复杂环境进行基于因果结构的数据建模
2. 参与对智能体行为决策的算法设计、开发、测试和改进等工作
3. 探索推理算法、规划算法在大规模问题上的理论及应用研究
4. 与相关团队协作并推动数据产品的落地。
【职位要求】
1. 计算机科学、数学、统计、人工智能专业在读博士/硕士/本科；
2. 有较强的算法实现能力，掌握python, C/C , Matlab 等至少一种语言；
3. 熟悉机器学习、优化决策、强化学习、数据科学相关理论和算法。
【招聘人数】 1名
【职位名称】数据挖掘算法研发实习生
【实习期间】3个月以上
【实习时间】每周3天以上
【职位描述】从事数据挖掘算法的辅助性研究
【职位要求】
1. 有扎实的统计学或者机器学习理论背景；
2. 能够熟练使用Python, C 等编程语言编写代码；
3. 在校计算机相关专业研究生（博士生优先），不影响正常学业，并且有助于个人研究方向发展；
4. 良好的自学能力，工作踏实，责任心强。
【招聘人数】 若干
【应聘方式】
请发送中/英文简历至nlc-info@nec.cn，邮件标题以及简历命名格式： 【实习】职位名称 姓名 学校 学历
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