VALSE

VALSE 首页 活动通知 查看内容

VALSE Student Webinar 20210925-04 总第255期 我AI的offer——大厂求职篇 ...

2021-9-22 18:11| 发布者: 程一-计算所| 查看: 2446| 评论: 0

摘要: 报告时间2021年09月25日 (星期六)晚上20:00 (北京时间)主 题我AI的offer——大厂求职篇主持人欧阳万里 (悉尼大学)报告嘉宾:李捷 (腾讯)报告题目:求职规划——助力赢得心仪offer报告嘉宾:希滕 (百度)报告题目:如 ...

报告时间

2021年09月25日 (星期六)

晚上20:00 (北京时间)

主  题

我AI的offer——大厂求职篇

主持人

欧阳万里 (悉尼大学)


报告嘉宾:李捷 (腾讯)

报告题目:求职规划——助力赢得心仪offer


报告嘉宾:希滕 (百度)

报告题目:如何选择适合自己的职业


报告嘉宾:常建龙 (华为)

报告题目:目标驱动选择


报告嘉宾:李亦宁 (商汤)

报告题目:聊一聊求职中的有效沟通



Panel嘉宾:

王珏 (腾讯)、田奇 (华为)、李捷 (腾讯)、希滕 (百度)、常建龙 (华为)、李亦宁 (商汤)


Panel议题:

1. IT大厂在招聘时,最看重求职者的哪些方面或潜质?

2. 在求学 (如读研或读博)的过程中,为了将来能获得满意的offer,有哪些是需要长期打基础或者可以提前准备的?

3. 如果面试过程中,确实遇到自己不会的问题,有什么比较好的办法处理?

4. 通过层层考核后,求职者该如何以合适的方式和企业谈待遇?

5. IT大厂在招聘应届毕业生时,和招聘有多年工作经验的往届生在要求上有不同?


*欢迎大家在下方留言提出主题相关问题,主持人和Panel嘉宾会从中选择若干热度高的问题加入Panel议题!


报告嘉宾:李捷 (腾讯)

报告时间:2021年09月25日 (星期六)20:00 (北京时间)

报告题目:求职规划——助力赢得心仪offer


报告人简介:

李捷,现任腾讯科技有限公司应用研究员。于2020年获得南京理工大学博士学位,同年拿到腾讯大咖offer,加入光影研究室。研究领域主要包括三维语义分割、场景理解、关键点检测等;在TPAMI,RA-L,CVPR,ICRA,ROBIO,IET Image processing等发表论文10余篇。2017年5月至2019年6月在澳大利亚阿德莱德大学进行访学;2018年9月至2020年6月在澳大利亚Kiktech兼职计算机视觉研究员;2020年7月至2020年12月在华为任高级工程师。


报告嘉宾:常建龙 (华为)

报告时间:2021年09月25日 (星期六)20:15 (北京时间)

报告题目:目标驱动选择


报告人简介:

常建龙,百度奖学金 (全球每年仅十人)、中科院院长奖、中科院优秀博士论文奖获得者。博士毕业于中国科学院自动化研究所,主要研究通用AI算法和商业落地,有20多项成果成功发表于IEEE TPAMI、ACM Computing、NeurIPS、ICCV、CVPR、AAAI等国际顶级AI期刊和会议,并应用于华为云,为各行各业赋能。


报告嘉宾:希滕 (百度)

报告时间:2021年09月25日 (星期六)20:30 (北京时间)

报告题目:如何选择适合自己的职业


报告人简介:

希滕,现任百度视觉技术部资深研发工程师,是百度AutoDL技术负责人以及人脸基础技术负责人,主要为PaddleSlim模型压缩平台以及人脸系列产品提供算法支持。2018年博士毕业于北京邮电大学,曾获国家奖学金国家公派出国,入选百度『AIDU』全球顶尖人工智能人才计划;2019年1月-2021年3月,在清华大学计算机科学与技术系博士后流动站、百度博士后工作站从事博士后研究工作。在模型压缩领域,原创性的提出了SA-NAS (IJCV)和GP-NAS (CVPR)等AutoDL技术,并在CVPR2019,CVPR2020,ECCV2020 等多个顶级会议、国际比赛上,夺得7项世界第一,提交专利申请超过200项。在CVPR 2021举办了NAS workshop和首届轻量级NAS国际比赛,协助举办了2019百度之星AI开发者大赛、ICML 2021 Expo workshop:PaddlePaddle-based Deep Learning at Baidu。


报告嘉宾:李亦宁 (商汤)

报告时间:2021年09月25日 (星期六)20:45 (北京时间)

报告题目:聊一聊求职中的有效沟通


报告人简介:

李亦宁,商汤科技2019届AI先锋。2019年加入商汤自动驾驶团队, 负责场景理解和物体属性感知。2021年加入OpenMMLab团队, 负责MMPose算法库开发。2019年于香港中文大学多媒体实验室 (MMLab)获得博士学位, 研究方向包括属性识别、生成模型、度量学习等。2014年本科毕业于清华大学自动化系。


Panel嘉宾:田奇 (华为)


嘉宾简介:

田奇,华为云人工智能领域首席科学家,国际欧亚科学院院士,IEEE Fellow,海外杰青。曾任美国德克萨斯大学圣安东尼奥分校计算机系正教授,华为诺亚方舟计算视觉首席科学家;曾获Google Faculty Research Award、UTSA校长杰出研究奖、多媒体领域10大最具影响力的学者等。曾担任ACM MM2015年大会主席,并多次任ACM MM、CVPR、ICCV、ECCV等顶会领域主席。长期担任IEEE TMM、IEEE TCSVT、ACM TOMM、Multimedia Systems Journal 等多个权威国际期刊的编委 (Associate Editors)。


Panel嘉宾:王珏 (腾讯)


嘉宾简介:

王珏博士是腾讯TEG AI LAB视觉计算中心总监,腾讯15级技术专家。他获得清华大学学士和硕士学位,美国华盛顿大学博士学位。加入腾讯前他曾任旷视科技美国实验室主任,以及Adobe主任研究员。他在计算机视觉,图形学,人机交互等多个领域进行学术研究,在顶级学术期刊以及会议上共发表过130多篇学术论文,获得70余项国际专利,参与组织过多个学术会议,并担任计算机视觉权威期刊 IEEE Trans. PAMI的副主编。王博士有着丰富的技术成果转化经验。他在博士期间发明的图像交互式精细分割技术被授权于好莱坞数字电影技术公司,其产品获得2019年奥斯卡技术奖。他在Adobe工作期间为Adobe Photoshop,After Effects, Premiere等专业图像以及视频软件提供了10余项重要的技术革新。他在旷视科技期间主导AI影像技术的研发工作,其成果已搭载于近两年发布的各大品牌的主流安卓手机。


个人主页:

http://juew.org

主持人:欧阳万里 (悉尼大学)


主持人简介:

欧阳万里,悉尼大学副教授,电子信息工程学院研究主任。2011年于香港中文大学获得博士学位。研究方向包括计算机视觉,模式识别,深度学习,图像处理等。主要从事基于深度学习结构设计,物体检测与跟踪,以及与人相关的问题的课题研究。他和团队曾获得ImageNet和COCO物体检测第一名。ICCV最佳审稿人,IJCV和Pattern Recognition编委,TPAMI客座编辑,IEEE高级会员,ICCV2019展示主席,CVPR2021、ICCV2021领域主席。入选2020年度「人工智能全球2000位最具影响力学者榜」计算机视觉领域前100名学者。担任TPAMI, IJCV, TOG, TIP, CVPR, ICCV, SIGGRAPH等期刊/会议的审稿人。


个人主页:

https://wlouyang.github.io/




特别鸣谢本次Webinar主要组织者:

主办AC/VSC:宫辰 (南京理工大学)

责任AC:刘偲 (北京航空航天大学)

活动参与方式

1、VALSE每周举行的Webinar活动依托B站直播平台进行,欢迎在B站搜索VALSE_Webinar关注我们!

直播地址:

https://live.bilibili.com/22300737;

历史视频观看地址:

https://space.bilibili.com/562085182/ 


2、VALSE Webinar活动通常每周三晚上20:00进行,但偶尔会因为讲者时区问题略有调整,为方便您参加活动,请关注VALSE微信公众号:valse_wechat 或加入VALSE QQ R群,群号:137634472);


*注:申请加入VALSE QQ群时需验证姓名、单位和身份缺一不可。入群后,请实名,姓名身份单位。身份:学校及科研单位人员T;企业研发I;博士D;硕士M。


3. VALSE微信公众号一般会在每周四发布下一周Webinar报告的通知。


4、您也可以通过访问VALSE主页:http://valser.org/ 直接查看Webinar活动信息。Webinar报告的PPT(经讲者允许后),会在VALSE官网每期报告通知的最下方更新。




图片

看到这了,确定不关注下吗?关注下再走吧~

图片
图片
图片
图片
图片


李捷 [slide]

常建龙 [slide]

李亦宁 [slide]

小黑屋|手机版|Archiver|Vision And Learning SEminar

GMT+8, 2024-3-29 02:32 , Processed in 0.014614 second(s), 14 queries .

Powered by Discuz! X3.4

Copyright © 2001-2020, Tencent Cloud.

返回顶部