實(shí)現(xiàn)和探索前沿的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,豐富框架的應(yīng)用案例;
關(guān)注框架的易用性、前瞻性,以促進(jìn)框架的正向演化;
對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)有獨(dú)到的理解,熟悉常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)模型、優(yōu)化方法;
在深度學(xué)習(xí)語(yǔ)音領(lǐng)域有較為深入的研究;?
熟悉一個(gè)或多個(gè)深度學(xué)習(xí)框架,包括但不限于PaddlePaddle,TensorFlow,?PyTorch,?MXNet,?Caffe等;
學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、自我驅(qū)動(dòng)力強(qiáng),緊跟機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展動(dòng)態(tài);
具有以下條件者優(yōu)先考慮:
-語(yǔ)音識(shí)別方向,通過(guò)深度學(xué)習(xí)的方法去解決語(yǔ)音合成、語(yǔ)音識(shí)別的問(wèn)題
-在機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)競(jìng)賽中取得優(yōu)異成績(jī)者優(yōu)先;
-在國(guó)際***會(huì)議或期刊發(fā)表論文、或有開(kāi)源項(xiàng)目經(jīng)歷者優(yōu)先;
-有較強(qiáng)的實(shí)現(xiàn)能力,能從容應(yīng)對(duì)算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程中的調(diào)試、性能優(yōu)化等問(wèn)題者優(yōu)先;
-復(fù)合背景,熟悉深度學(xué)習(xí)多個(gè)領(lǐng)域者優(yōu)先