职位职责:

1.密切关注深度学习和机器学习领域的最新进展,关注人脸识别、行人RelD等以图搜图任务的进展。
2.设计和实现高效的人脸识别分布式训练方案，不断降低误识别率至十亿分之一，百亿分之一，千亿分之一。
3.针对低质量、遮挡、年龄跨度因素，针对性的设计准确、高效的人脸识别模型。
4.支持千万量级虚拟ID的自动人脸聚类，支持安防和智能零售行业城市级的跨摄像头的智能分析。

职位要求:
1.编程能力强，熟悉C/C++, Python,有linux多 机训练代码的开发经验
2.深入了解机器学习和深度学习的基本内容
3.熟练使用至少一个深度学习框架，例如: caffe,TensorFlow, mxnet, pytorch等，熟悉其分布式训练原理和细节。
4.对人脸识别等方向有深入了解，了解前沿的人脸识别策略。
5.自我驱动能力强，工作细致、认真

团队氛围和福利:
1.自由和弹性的工作时间安排
2.不定期的各种各样的技术讨论和分享
3.与工程和技术大牛深入合作
4.在数十亿的超大规模数据资源和.上亿类的人脸ID资源下，进行算法研发，探索数据的高效利用和模型设计