1，AI产品运营汪想跳槽请问商汤科技的产品落地问题怎么样

作为一只商汤产品汪，推荐你加入商汤科技，商汤的产品落地可以说是企业级的。像商汤在今年上海的世界移动大会上展示了实时视频风格转换应用，可以将摄像头采集到的普通视频通过神经网络处理成特定风格后的效果视频，极具AI艺术的展示吸引了现场的眼球。
小米MIUI 7最有话语权了！小米的“一人一相册”的面孔相册分类功能实在不能太棒！这个功能听说是用了商汤的人脸识别算法，赞！再看看别人怎么说的。
商汤产品落地是很有前瞻性的，与Faceu的合作就是移动端的典型案例。早期人脸识别技术提供商都押注在PC端和云端，移动端场景曾一度被认为跑不起来。但是在与商汤合作之后，Faceu一上线后就成为了爆款APP，你身边的人应该也有很多用这个APP的吧？

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2，工程师岗位的面试想问下大家觉得商汤科技的技术

技术人才无论是在哪家AI公司都很吃香的，毕竟是稀缺人才。更何况商汤科技是一家注重原创技术的AI公司，对于新人来说有比较大的发展空间，你的眼界平台不会很受限制，想做的事情只要合理都会有发挥空间。至于面试，专业技能考核肯定是有的，难不难就见仁见智吧。面试吗～平常心就好，尽量表现出最好的自己，加油
合租的宿友现在就职于商汤科技，貌似在人脸识别研发团队。聊天的时候略微听说，商汤的研发团队在整个人工智能行业都是顶尖的，还说中国近一半的顶尖技术人才都在他们公司。能吸引到这么多技术人才的公司，应该是是提供了很好的平台吧，你如果真的感兴趣就去试一下
我面试的是产品岗位的，所以没办法帮你～但是有另一个朋友面试的是技术类岗位的，据他说，面试官很随和，考核的问题没有很刁钻。只要你专业过关，就不是问题再看看别人怎么说的。

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3，应届生在商汤科技发展空间怎么样上升空间大吗

公司有很多员工都是掌握业内高端技术的人才，刚进来的话多和这些大牛学习，发展空间肯定大，成长速度也快。至于上升空间，就要看你学习的吸收程度和工作能力了。
作者：长孙无忌链接：在人脸校准（face alignment)这个领域，目前的方法大概有三类，一类是传统的计算机视觉方法，比如基于cascade regression tree或者essemble svm一类。一类是基于深度学习的视觉算法，里面还有基于parts,基于heatmap的或者基于structure的等等的细分类。当然，还有基于两者的混合型算法，比如pdm+ccnf。你发一个paper，240点和106个点，就是训练数据的区别，或者几个参数的调整。但是如果做一个工业化的产品，这里面牵扯到的细节问题就非常多，也有很多工程方面的挑战。第一个就是需求问题，多点的需求是不是伪需求？目前看来不是，因为在美妆的场景下，对面部小细节的需求越来越多。具体可以看小米最近发布的美妆应用场景。里面很多的功能在传统的68点模型下很难做到。第二个就是细节准确度的问题，因为传统模型定义都是整体定义偏离loss和约束constraint，这样的话在小细节方面的变化，比如说单眼眨眼，对模型整体loss影响不大，结果就是小细节动作无法体现在校准结果上。很影响用户体验。这一块需要更改模型设计，还是很有技术含量的。第三个就是延迟问题，如果要保证30帧，那么处理一帧就是33毫秒以内，如果要预留给图像预处理和后面的渲染一些时间，视觉计算时间不易超过20ms。而视觉计算还分很多步骤，校准之前还有人脸的检测和标准化，所以留给fa的时间最多也就是10ms~15ms。而一般来说点越多，计算时间越长，这一点在传统方式上更为明显。这样就存在更多工程性挑战。其他的小问题，比如模型大小，内存占用，稳定性，抖动等问题都是会随着点数增加而更难解决。所以说做一个多点的人脸校准产品并不容易。客观评价，商汤在对视频流人脸校准方面，准确度和延迟都很好。在单张图片方面比视频略差，因为视频方面用到了时域信息优化。在大角度人脸校准方面还有所欠缺。新版本希望在这些方面都会有进步。
团队里高手很多，对于新人来说，可以学习很多东西的，但无形中也是一种压力吧。如果你真的有很好的想法和经验，也会有机会得到上级支持的
这个职位挑战性很大，是个很有魄力的职位。要综合各方面的因素，包括设备能力、人员能力等因素进行统筹安排。上要顶得住催订单压力，下要协调生产，是个接触面广，能提升自己能力的职位。上升空间乐观。

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