Deep Learning jobs in Shanghai

燧原科技

¥50,000 - ¥80,000 /年

该职位来源于猎聘 岗位职责： 深刻理解最前沿的深度学习网络算法，包括模型结构的演化，强化学习算法，KV cache优化，专家均衡策略，低精度算法等。 定位训练和推理过程中的精度问题，包括分布式训练收敛，推理精度达标。 算子、数学函数、硬件指令的误差分析和精度改进。 与内部和外部研究人员合作，实现深度学习相关的算法优化、创新和工程化。 任职要求： 数学、计算机科学或相关专业硕士及以上学历，博士学位优先。 数学方面有深厚的功底、浓厚的兴趣。 在深度学习和神经网络方面有着扎实的背景，包括训练或推理。 熟悉前沿大语言模型、多模态模型、生成式模型。 具备分析、建模和改进模型和算法精度的丰富经验。 C++

该职位来源于猎聘 职位描述 1.研发基于多传感器（激光雷达、摄像头等）的4D时空场景重建和生成算法，融合时序信息实现动态物体和静态场景高精度建模； 2.研发场景生成、可交互视频生成等技术，支持自动驾驶场景的高保真场景生成，用于端到端自动驾驶算法的闭环仿真和强化学习训练； 3.结合闭环仿真结果，对场景生成相关算法进行迭代，推动端到端自动驾驶系统的联合优化。 职位要求 1.计算机科学、机器人学、电子工程等相关专业硕士以上学历； 2.精通线性代数、概率论、优化理论，熟悉深度学习模型（Transformer、CNN、RNN 等）、生成式模型（如Stable Diffusion等）； 3.具备扎实的计算

该职位来源于猎聘 岗位职责 1. 研发基于深度学习的自动驾驶感知和预测的前沿技术； 2. 根据应用场景和客户需求定义，提供模型压缩训练优化及推理优化相关方案(包含算法及工程)； 3. 跟踪、分析、评估各主流深度学习框架； 岗位要求 1. 计算机/数学/物理/电子工程/自动控制专业本科及以上学历，AI相关研究方向； 2. 精通C++，熟悉典型的计算机体系结构，有分布式性能优化经验，有出色的编程能力。 3. 熟悉至少一种深度学习框架；具有2年以上深度学习框架开发经验。了解分布式训练，模型并行相关技术。 4. 熟悉CUDA/TensorRT或其它AI加速库开发经验； 5. 熟练掌握Linux 应用环

该职位来源于猎聘 职位描述 1.研发基于多传感器（激光雷达、摄像头等）的4D时空场景重建和生成算法，融合时序信息实现动态物体和静态场景高精度建模； 2.研发场景生成、可交互视频生成等技术，支持自动驾驶场景的高保真场景生成，用于端到端自动驾驶算法的闭环仿真和强化学习训练； 3.结合闭环仿真结果，对场景生成相关算法进行迭代，推动端到端自动驾驶系统的联合优化。 职位要求 1.计算机科学、机器人学、电子工程等相关专业硕士以上学历； 2.精通线性代数、概率论、优化理论，熟悉深度学习模型（Transformer、CNN、RNN 等）、生成式模型（如Stable Diffusion等）； 3.具备扎实的计算

该职位来源于猎聘 职位描述： 1. 基于深度学习打造不依赖高精度地图的定位和实时地图系统，包括模型设计、训练、部署，车上系统反馈和形成数据闭环 2. 设计和构建深度神经网络模型，用于对传感器数据进行特征提取、数据融合和位置估计 3. 处理和分析大规模的自动驾驶系统相关的Camera、Lidar、GPS和IMU等各种传感器数据，利用深度学习技术进行特征提取、数据建模和预测分析 4. 进行深度学习模型的调优和调参，以提高模型的性能、效率和鲁棒性 任职要求： 1. 熟练掌握C++、Python中至少一种语言，有较好的深度学习功底和工程素养 2. 深刻理解深度学习相关知识，有大规模深度学习模型训练部署

该职位来源于猎聘 岗位职责： 1.负责车载环境下的声纹识别算法开发和工程落地工作； 2.负责车载环境下音频中副语言信息提取工作，包含情绪/性别/年龄等的识别； 3.负责量产项目中声纹算法问题的跟踪和推进工作； 岗位要求： 1.熟悉常用的声纹识别模型算法架构，例如cam++及resnet； 2.熟悉深度学习的训练框架和优化策略； 3.有基于QNN及ADSP部署经验者优先； 有基于音频的情绪/性别/年龄识别经验者优先；

该职位来源于猎聘 JD： 1. 与车厂或供应商沟通并协调，分析客户需求，进行技术可行性评估，并形成需求文档 2. 负责基础功能方案设计，架构细化与优化，与研发测试团队对齐推动实现闭环，确保设计合理性及可行性。 3. 负责dv/pv客户需求对接，内部方案梳理及导入研发 4. 负责跨部门/团队沟通合作解决产品关键问题 5. 与客户沟通讨论并确定产品的需求和性能的技术规格，依据标准产品的功能，以及客户定制化的需求，制定相应的技术方案，形成方案文档 6. 理解客户需求，并据此创建相应的结构、电子、功能和性能指标、软硬件等需求，依据客户的招投标要求，准备相关的技术资料，参与应标与相关的答辩 7. 负责项

该职位来源于猎聘 职位描述： 1. 基于深度学习打造不依赖高精度地图的定位和实时地图系统，包括模型设计、训练、部署，车上系统反馈和形成数据闭环 2. 设计和构建深度神经网络模型，用于对传感器数据进行特征提取、数据融合和位置估计 3. 处理和分析大规模的自动驾驶系统相关的Camera、Lidar、GPS和IMU等各种传感器数据，利用深度学习技术进行特征提取、数据建模和预测分析 4. 进行深度学习模型的调优和调参，以提高模型的性能、效率和鲁棒性 任职要求： 1. 熟练掌握C++、Python中至少一种语言，有较好的深度学习功底和工程素养 2. 深刻理解深度学习相关知识，有大规模深度学习模型训练部署

该职位来源于猎聘 职责描述： 【岗位综述】 我们正在寻找一位 “懂化学的全栈开发者”。你将作为研发团队的核心辅助力量，负责将前沿的分子生成算法转化为可交互的Web平台，并利用计算工具直接支持新药研发项目。 【工作职责】 1.平台开发： 基于 Python 和 Web 框架，维护和优化公司内部的AIDD药物设计平台，将复杂的算法封装为简单易用的工具界面。 2.项目支持： 协助执行小分子药物设计项目，利用分子对接（Docking）、虚拟筛选及性质预测工具，为药化团队提供数据支持。 3.算法集成： 追踪并复现行业（SOTA）的开源算法，编写脚本实现数据的自动化处理（清洗、格式转换），不断充实内部算法

该职位来源于猎聘 关于感知方向： 感知是无人驾驶中非常复杂和有趣的部分之一，你构建的是一个人工智能集大成的系统，不是一项按部就班就能完成的工作！感知软件工程师负责无人驾驶感知系统的设计和实现，应对无人驾驶中各种最有挑战的问题： 设计高效可靠的深度学习模型，在几十毫秒内精确检测和跟踪车周围200米之内所有的障碍物（人，车，非机动车辆，交通锥等），并对场景进行理解 如何设计一般性的模型和算法去处理各式各样的长尾情况和极端环境，如路面上的垃圾袋，洒水车的水花，前车掉下来的挡板 ，如大雨，大雪，雾霾，风沙等 如何保证感知模型和算法在极端的环境里的准确性和可靠性，如大雨，大雪，雾霾，风沙等 模型优化，让

天津三卓韩一橡塑科技股份有限公司

¥30,000 - ¥50,000 /年

该职位来源于猎聘 职责描述: 1. 技术领导与产品定义 主导新一代车载图像传感器（ADAS/环视/工业传感）的产品定义，深度参与客户需求讨论，制定系统级技术指标（如动态范围、低照度性能）。 推动图像质量评估体系构建，定义车载场景测试标准（如逆光/隧道/夜间行驶），优化传感器调校与ISP（Qualcomm/自研）算法适配。 2. 研发流程优化与周期压缩 设计并实施研发加速计划，缩短首颗芯片（First Silicon）至客户送样周期，确保质量达标（AEC-Q100 Grade 2）。 识别工艺改进风险（如良率与系统性能的平衡），提出技术替代方案，避免财务损失与项目延期。 3. 跨部门协同 整合多

该职位来源于猎聘 岗位职责： 参与医疗影像 AI 算法研发工作，重点支持 多模态医疗影像分析与分割的模型设计、训练与优化； 协助完成医学图像/视频算法模块实现与快速原型开发； 负责算法实验设计、数据处理、模型评估与结果分析； 编写和维护与算法相关的 技术文档与测试文档，包括测试用例设计、验证流程记录、实验报告等； 支持临床测试、内外部验证及问题分析与改进； 与团队成员协作，配合项目经理推进项目进度； 完成上级安排的其他相关工作。 任职资格： 具备人工智能、机器学习、深度学习或医疗影像分析相关背景； 具有一定的医疗影像分割、检测或图像分析算法研发经验者优先； 具有3年以上相关行业经验者优先, 熟

该职位来源于猎聘 职位描述： 1. 基于深度学习打造不依赖高精度地图的定位和实时地图系统，包括模型设计、训练、部署，车上系统反馈和形成数据闭环 2. 设计和构建深度神经网络模型，用于对传感器数据进行特征提取、数据融合和位置估计 3. 处理和分析大规模的自动驾驶系统相关的Camera、Lidar、GPS和IMU等各种传感器数据，利用深度学习技术进行特征提取、数据建模和预测分析 4. 进行深度学习模型的调优和调参，以提高模型的性能、效率和鲁棒性 任职要求： 1. 熟练掌握C++、Python中至少一种语言，有较好的深度学习功底和工程素养 2. 深刻理解深度学习相关知识，有大规模深度学习模型训练部署

该职位来源于猎聘 JD： 1. 与车厂或供应商沟通并协调，分析客户需求，进行技术可行性评估，并形成需求文档 2. 负责基础功能方案设计，架构细化与优化，与研发测试团队对齐推动实现闭环，确保设计合理性及可行性。 3. 负责dv/pv客户需求对接，内部方案梳理及导入研发 4. 负责跨部门/团队沟通合作解决产品关键问题 5. 与客户沟通讨论并确定产品的需求和性能的技术规格，依据标准产品的功能，以及客户定制化的需求，制定相应的技术方案，形成方案文档 6. 理解客户需求，并据此创建相应的结构、电子、功能和性能指标、软硬件等需求，依据客户的招投标要求，准备相关的技术资料，参与应标与相关的答辩 7. 负责项

该职位来源于猎聘 感知算法工程师 -- 机器学习/视觉和算法 关于感知方向 感知是无人驾驶中非常复杂和有趣的部分之一，你构建的是一个人工智能集大成的系统，不是一项按部就班就能完成的工作！感知软件工程师负责无人驾驶感知系统的设计和实现，应对无人驾驶中各种最有挑战的问题： 设计高效可靠的深度学习模型，在几十毫秒内精确检测和跟踪车周围200米之内所有的障碍物（人，车，非机动车辆，交通锥等），并对场景进行理解 如何设计一般性的模型和算法去处理各式各样的长尾情况和极端环境，如路面上的垃圾袋，洒水车的水花，前车掉下来的挡板 ，如大雨，大雪，雾霾，风沙等 如何保证感知模型和算法在极端的环境里的准确性和可靠性

郑州艾力斯家庭服务有限公司

¥20,000 - ¥35,000 /年

该职位来源于猎聘 职责描述： 1. 根据公司的战略需求，协助进行ADC及小分子项目开展论证、立项工作，制订开发计划，支持项目立项决策； 2. 聚焦早期药物筛选核心方向，运用CADD（计算机辅助药物设计）、AIDD（人工智能辅助药物设计）技术，搭建并优化早期药物筛选模型，开展小分子药物的虚拟筛选、分子对接、药效预测等工作，快速发现先导化合物； 3. ADMET 早期预测：利用机器学习模型对苗头/先导化合物进行吸收、分布、代谢、排泄及毒性性质早期预测，降低后期失败风险； 4. 负责ADC药物Linker-Payload（连接子-毒素）的设计与优化，结合构效关系（SAR）、药代动力学及毒理学特性，开