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北京内推 | 高通中国研究院AI Research团队招聘ML/AI System实习生

北京内推 | 高通中国研究院AI Research团队招聘ML/AI System实习生

10月前

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高通公司

Qualcomm(高通公司)是全球领先的无线科技创新者,也是5G研发、商用与实现规模化的推动力量。我们致力于发明突破性的基础科技。变革了世界连接、计算和沟通的方式。把手机连接到互联网,Qualcomm的发明开启了移动互联时代。今天,Qualcomm的基础科技赋能了整个移动生态系统,每一台3G、4G和5G智能手机中都有其发明。Qualcomm将移动技术的优势带到汽车、物联网、计算等全新行业,开创人与万物能够顺畅沟通和互动的全新世界。


我们发明的基础科技,通过技术许可模式将发明成果与整个移动行业广泛分享,成为客户和合作伙伴创新、竞争以及在全球发展的强大后盾。这个模式起始于 1995 年,是 Qualcomm 的核心使命、价值和文化的根基,推动着市场的蓬勃发展,并且让消费者持续受益。我们在全球致力于变革各行各业,这包括手机、汽车、移动计算、网络设备和物联网行业,并且以超越想象的方式让数百万终端互联,最终丰富人类生活。


ML/AI System实习生
坐标:北京东城区

General Summary

Before there were smartphones or smart cities, before autonomous cars or 360 virtual reality videos, there was our technology. Headquartered in San Diego, for over 30 years Qualcomm’s inventions have inspired others to make the impossible, possible. From 5G to artificial intelligence, IoT to automotive and extended reality applications, Qualcomm is inventing the technologies of an intelligently connected future, spearheading research efforts for the next global wireless standard, and collaborating with industry leaders in the wireless value chain to make this future a commercial reality. You’re bringing skills. We’ll provide the environment and the experience to push your limitless potential. Join us for our U.S. 2024 summer intern class! 

Artificial Intelligence is changing the world for the benefit of human beings and societies. AI is moving from cloud to the edge devices. Qualcomm, as the world's leading mobile computing platform provider, is committed to enable the wide deployment of intelligent solutions on all possible devices. As a Machine Learning/AI Engineering Intern you will be involved and participate in building best-in-class solutions and tools needed to enable state-of-the-art technologies for next generation mobile/embedded machine learning platforms for smart phones, autonomous vehicles, robotics and IOT devices. In this role, you will work in a dynamic research environment, be part of a multi-disciplinary team of researchers and software developers, collaborate with internal teams, work with popular neural network frameworks, and understand the architecture of Qualcomm’s SOC compute and ML HW accelerators. You will design, develop & test software for machine learning tools and frameworks that enable making models smaller and run efficiently on all edge devices.

Minimum Qualifications

Currently enrolled in a bachelor’s, master’s, or Ph.D. degree program in computer engineering, computer science, electrical engineering, or a related field Successful candidates will have experience in one or more of the following Machine Learning/AI Technical Tracks:

1. MACHINE LEARNING/AI SOFTWARE (Position SW)

  • Programing in C++ and Python

  • Experience in machine learning algorithms and architectures, including CNNs, RNN/LSTMs, Transformer, LVM, LLM

  • Hands-on experience with ML frameworks, such as TensorFlow or PyTorch

  • Previous experience working on machine learning data pipelines and data management back end or front end applications

  • Neural network, computer programming, video processing, image processing, app dev

  • Mathematical operations: linear algebra, fast math libraries

2. MACHINE LEARNING/AI SYSTEMS (Position SIT)

  • Programming in Python

  • Machine learning theory / optimization methods, deep learning, model compression / quantization / optimization

  • Reinforcement Learning, Neural Architecture Search / kernel optimization, Bayesian Optimization

  • Deep neural networks (CNN, RNN, Attention, Transformer)

  • Audio and speech / NLP (e.g., BERT) / computer vision / wireless communication/ Wireless Domain ML

  • Proficiency in designing, implementing and training DL/RL algorithms in high-level Languages/frameworks (e.g. PyTorch, TensorFlow, Caffe, Keras).

 投递方式 

📪 [email protected]

邮件标题和简历标明:姓名-岗位名称-AI求职







实习内推

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校招岗位
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社招岗位

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高校招生

香港中文大学宋永健老师西蒙菲莎大学陈武阳老师宁波东方理工大学沈晓宇老师香港科技大学冯雁教授香港科技大学(广州)李昊昂老师鹏城实验室童倩倩老师悉尼大学Hesham El Gamal教授麦考瑞大学AIoT课题组加州大学河滨分校董悦老师西交利物浦大学颜宏盛副教授北京大学张文涛教授清华大学未来实验室人居组波士顿学院Prof. Donglai Wei华盛顿大学计算机系王晟老师香港科技大学(广州)骆昱宇老师伊利诺伊大学香槟分校张欢老师西湖大学机器智能实验室新加坡国立大学尤洋老师课题组清华大学信息国家研究中心香港理工大学Boris NG教授香港科技大学(广州)张延林老师香港科技大学(广州)谢思泓教授北京大学王乐业老师伊利诺伊大学香槟分校张潼教授香港科技大学(广州)孙莹老师伊利诺伊理工大学王韧老师香港中文大学(深圳)濮实老师新加坡管理大学何盛烽副教授香港科技大学(广州)赵航老师南方科技大学视觉郑锋老师


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来源:PaperWeekly

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