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剑桥大学 & 布里斯托大学
岗位描述
职位名称：科研实习生
工作地点：远程工作
职位性质：全职/兼职
招聘人数：若干
薪资水平：与英国科研助理工资持平
职责范围
1. 参与机器智能和计算机视觉领域的前沿研究项目；
2. 协助进行数据分析、算法设计和模型训练；
3. 撰写研究报告和学术论文；
4. 参加实验室组织的学术交流和研讨会。
可申请的项目
1. Contextual AI 项目：
项目描述：该项目涉及AI可穿戴设备、全天候life logging、AI智能助手，涵盖硬件和数据采集、模型训练以及前端交互设计。
职责：参与设计和开发AI可穿戴设备，优化数据采集和处理流程，训练和优化AI模型，设计并实现用户友好的前端交互界面。
职位要求：
熟悉机器学习和深度学习的基本原理
掌握Python、TensorFlow、PyTorch等编程和深度学习框架
具有前端开发经验，熟悉HTML、CSS、JavaScript等技术者优先
具备大模型经验，尤其是端侧大模型、数据检索或RAG（Retrieval-Augmented Generation）相关经验者优先
2. 古建筑生成模型项目：
项目描述：该项目专注于在XR环境中实时生成古建筑模型，并与其进行交互。目前已花费一年时间收集了世界八大奇迹中的四大奇迹的全方位照片和影视素材。
职责：参与古建筑模型的生成和优化，开发与用户交互的功能，提升XR体验的真实感和沉浸感。
职位要求：
熟悉3D建模和渲染技术
掌握Unity、Unreal Engine等XR开发平台
具备图像处理和计算机视觉的基础知识
具备扩散模型、Gaussian Splatting和NeRF（Neural Radiance Fields）相关经验者优先
3. 手势识别基础模型项目：
项目描述：该项目通过预训练将手势与语言语义链接，实现手势识别的zero shot和few shot学习。
职责：参与手势识别模型的开发和优化，设计和实现预训练方法，提升模型的识别准确性和泛化能力。
职位要求：
熟悉自然语言处理和手势识别的相关理论
掌握深度学习框架如TensorFlow或PyTorch
具有数据预处理和模型评估的经验
具备CLIP（Contrastive Language–Image Pretraining）预训练相关经验者优先
基本要求
1. 获得计算机、数学、工程等相关专业的本科或硕士学位；
2. 985/211院校本科成绩排名专业前15%；
3. 具备优秀的编程基础，优异的英语口语和书面表达能力，对科研工作具有浓厚的兴趣；
4. 不要求已经发表过文章，但要求强工程基础，代码能力，同时对科研热爱。
申请方式
请将个人简历、成绩单及一封自荐信发送至以下邮箱，并在邮件中注明申请的具体项目：[email protected]
截止日期：Rolling Basis
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