AI和深度学习研究工程师主要专注于使用数字方法和深度学习算法进行机器视觉和计算机视觉相关任务。
理想候选人具备坚实的应用数学基础，拥有工程学、计算机科学或应用数学学位，并拥有深度学习硕士或博士学位，或正在攻读此类学位。
候选人应具备自我激励的能力，并能独立进行研究和解决问题。
所需知识：
- 使用矩阵进行三维物体旋转
- 主成分分析（PCA）
- 多元线性回归
- 正态分布总体的统计分析
- 极坐标和直角坐标转换
- 三维形状的积分、表面积和体积计算
- 对针孔相机模型的理解
- 立体相机的单应性
- 镜头畸变校正计算
- 开发、训练和优化TensorFlow模型
- 模型量化知识
- 镜头畸变校正计算
- CNN、RNN、强化学习
- Yolo、Mobilenet、VGG16、Resnet和其他常用深度网络
经验要求：
- 在人工智能和机器学习概念和算法方面有扎实的背景
- 熟练使用Python和C++
- 熟悉TensorFlow或PyTorch等深度学习框架
- 基于GPU的训练和使用Google Colab或其他云训练工具
- 在PyTorch和TensorFlow之间进行模型转换
工作类型：全职
薪资：每小时30.00美元至80.00美元
预期工作时间：每周40小时
福利：
- 灵活的工作时间安排
- 带薪休假
经验水平：
- 3年
- 5年
工作时间安排：
- 8小时轮班制
工作地点：远程 
芝加哥