视觉算法工程师

日期:20180807

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职位描述
1. 处理2D(RGB)和3D(深度)原始数据,或者其他类型的传感器数据
2. 解决视觉问题包括但不限于:
     - 视觉传感器校准(内参和外参)
     - 识别和分类对象,生成边界框,分割对象,生成对象遮罩
     - 测量对象的体积
     - 估计和跟踪物体姿态
     - 在短时间内学习/扫描新物体,使用表面重建的方法
     - 识别和读取条形码
     - 大规模自动数据采集
     - 高效(甚至自治)数据标记
     - 基于视觉的建图、定位和导航
3. 在不同的光照条件,或者严重遮挡,或者传感器处于高速移动的情况下,有效地和稳健地执行这些任务(如果适用的话)
4. 研究具有挑战性的场景,如部分可观察的、顺序的、动态的、连续的和非结构化的环境
5. 这项工作可能包括研究特定主题、阅读论文、参加会议、有效地在硬件上实施算法、在真实环境中测试、调试、并行化、采购传感器和计算平台、编写文档/论文、生成专利等可能的形式

 

职位要求
1. 计算机视觉、计算机图形学、图像处理、机器学习或其他相关领域背景
2. 熟练C++和Python(基础知识和日常经验)
3. 扎实的计算机视觉理论知识,有将这些理论转化为健壮程序的经验
4. 熟练相关视觉库:OpenCV、PCL等
5. 熟练深度学习框架:Tensor Flow、Keras等
6. 熟练使用机器学习技术,特别是深度学习、强化学习和迁移学习

 

加分项
1. 在顶级计算机视觉和图形杂志和会议,如CVPR,ICCV,SIGGRAPH等出版物发表过论文
2. 具有编程、机器人或视觉算法相关比赛的经验,如:ILSVRC
3. 在以下领域有很强的研究/工程经验:
     - 图像检测与分割
     - 场景理解
     - 图像标注
     - 视频分析多目标姿态估计
     - RGB-D分割
     - 三维重建
     - 运动跟踪
     - 创建和维护大型数据集(>10000)
     - 多集群GPU训练
     - 解决工业中的视觉困难问题
     - 在GITHUB上发布有趣的代码和/或保持一个关于视觉和学习的活跃博客
     - 通过在以前的开源工作中广泛构建以解决一个独特的问题创建视觉系统
     - 创建了唯一的数据集