零一万物CV算法工程师
社招全职3年以上研发地点：北京状态：招聘
任职要求
1.3年以上工作经验，计算机、软件工程、数学等相关专业本科及以上学历，有良好的数学基础及分析建模能力. 2.熟练掌握Tensorflow、Keras、Pytorch等深度学习框架的一种或多种. 3.深入理解深度学习技术的理论及进展，包括：RNN、CNN、Transformer、BERT等. 4.熟悉计算机视觉领域的核心算法，有相关工作经验，包括但…
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工作职责
1、负责图像、视频、文本等多模态算法的研究与开发，聚焦内容理解与安全防护； 2、探索基于多模态的内容理解技术，并应用于图片、视频等数据的版权保护、溯源追踪、风险识别与内容认证； 3、设计并实现高鲁棒性数字水印系统，支持抗截图、抗转码、抗删除等常见攻击，满足版权标识与泄露溯源需求； 4、研发面向AIGC生成内容的可检测标识技术（Watermarking for Generative Models），实现AI生成内容的自动识别与归属判定； 5、探索优化多模态数据的分类分级算法与风控策略，构建“识别-标识-追踪-响应”一体化安全闭环； 6、跟踪CV与多媒体安全领域前沿技术（如Transformer、GAN、Diffusion模型、多模态大模型），结合业务场景进行技术落地。
包括英文材料
学历+
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
Keras+
https://keras.io/getting_started/intro_to_keras_for_engineers/
Keras 3 is a deep learning framework works with TensorFlow, JAX, and PyTorch interchangeably.
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
RNN+
https://d2l.ai/chapter_recurrent-neural-networks/rnn.html
A neural network that uses recurrent computation for hidden states is called a recurrent neural network (RNN).
https://www.deeplearningbook.org/contents/rnn.html
Recurrent neural networks, or RNNs (Rumelhart et al., 1986a), are a family of neural networks for processing sequential data.
https://www.ibm.com/think/topics/recurrent-neural-networks
A recurrent neural network or RNN is a deep neural network trained on sequential or time series data to create a machine learning (ML) model that can make sequential predictions or conclusions based on sequential inputs.
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