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后端工程|计算机视觉-Jesse Brizzi
在Scala/C ++中构建和部署的高性能计算机视觉和建议服务，使用CAFFE/MXNET处理500m+每月请求。●社交媒体SaaS平台的后端Scala开发。AWS微服务堆栈。●研究并发布了生产计算机视觉分类和检测模型。●创建和托管的专有数据集用于培训深度学习模型
Supermicro AI/ML 与 Horovod
Horovod 是一个开源框架，用于在数百个 GPU 上并行扩展深度学习训练。它是一种基于环式全归约算法的分布式可扩展深度学习训练框架，利用高性能计算 (HPC) 技术（例如 MPI、数据并行等）在本地和云部署中的多个设备和节点上高效扩展。此外，它还支持运行支持 GPU 的 AI/ML 框架，例如 TensorFlow、Keras、PyTorch 和 Apache MXNet。本文介绍了使用 ResNet50 基准在八台支持 GPU 的 Supermicro 8U SuperBlade 服务器上运行图像分类的测试，展示了跨多个节点的分布式工作负载的高吞吐量。
职位名称：AI科学家/高级AI科学家
1）机器学习/模式识别、计算机视觉、计算机科学或相关领域的博士/硕士/学士学位。 2）在算法设计和实现以及使用C/C++/Python/Java等编程语言方面具有丰富的经验和出色的技能。熟悉Pytorch/Caffe/Tensorflow/MXnet，具有从算法研究到建模、数据准备、测试、评估和现场环境实施的完整开发周期经验。 3）强大的分析和战略思维能力，能够处理大局和关键的技术决策 4）具有很强的跟踪最新技术发展和为商业应用实施尖端算法的能力。 5）良好的沟通能力，积极主动的态度，对新技术和想法充满热情。具有UI设计能力也是有利的。 6）在算法和ML/DL/计算机视觉研发的国际竞赛中发表过论文或获得过奖项的人将优先考虑。
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