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职位描述
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1、持续跟进业内最前沿的深度学习视频编解码相关研究,掌握NNVC、端到端编解码、基于生成类视频编码中至少一项领域;
2、探索基于深度学习算法的编解码压缩性能上限,持续改进和优化算法压缩性能;
3、熟悉模型训练、蒸馏、剪枝、量化等流程。基于应用场景,对深度模型及工具链进行改进和定制,能够落地轻量级算法用于视频压缩算法、上下游链路优化。
任职要求:
1、硕士及以上学历;
2、有业内最前沿的深度学习视频编解码相关的研究基础,包括但不限于NNVC、端到端编解码,基于生成的视频编解码;
3、了解视频编解码标准(H.264/265,VVC/H.266,VPX/AV1或AVS系列)及算法框架细节;
4、熟练使用C/C++。
加分项:
1、具备端上模型部署和优化经验;
2、具备NNVC标准研发经历、拥有端到端编解码相关CVPR/ECCV等顶会或者竞赛获奖者优先;
3、具备编解码工程开发能力,熟悉x264/x265/vvenc等开源项目;
4、具备汇编、SIMD经验。
1、持续跟进业内最前沿的深度学习视频编解码相关研究,掌握NNVC、端到端编解码、基于生成类视频编码中至少一项领域;
2、探索基于深度学习算法的编解码压缩性能上限,持续改进和优化算法压缩性能;
3、熟悉模型训练、蒸馏、剪枝、量化等流程。基于应用场景,对深度模型及工具链进行改进和定制,能够落地轻量级算法用于视频压缩算法、上下游链路优化。
任职要求:
1、硕士及以上学历;
2、有业内最前沿的深度学习视频编解码相关的研究基础,包括但不限于NNVC、端到端编解码,基于生成的视频编解码;
3、了解视频编解码标准(H.264/265,VVC/H.266,VPX/AV1或AVS系列)及算法框架细节;
4、熟练使用C/C++。
加分项:
1、具备端上模型部署和优化经验;
2、具备NNVC标准研发经历、拥有端到端编解码相关CVPR/ECCV等顶会或者竞赛获奖者优先;
3、具备编解码工程开发能力,熟悉x264/x265/vvenc等开源项目;
4、具备汇编、SIMD经验。
公司简介
快手是领先的内容社区和社交平台,是短视频行业开创者与引领者。快手致力于创造一个温暖和信任的社区,让更多普通人拥有表达和被看见的机会,并由此培育了繁荣与高互动的社区生态,每天有上千万优质内容上传。
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