视觉算法工程师

日期:20180711

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职位描述
1. 与2D(RGB)和3D(深度)原始感知数据一起工作,有时甚至与提供世界其他感知方式的其他传感器一起工作
2. 解决视觉任务包括但不限于:
     - 视觉传感器校准(内部和外部)
     - 识别和分类对象,生成边界框,分割对象/生成对象掩码
     - 测量物理单元中的对象大小
     - 估计和跟踪物体姿态
     - 在短时间内学习/扫描新物体,可能是表面重建
     - 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
     - 基于视觉的映射、定位和导航
3. 在不同的照明条件下/在严重遮挡的情况下,有效地和稳健地执行这些任务(如果适用的话),而摄像机和物体之间的相对姿态在同一时间/多个摄像机同时/跨不同的传感器/ DEP时发生变化:真正机器人硬件等
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. 精通C++和Python(知识和生活经验)
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. 精通视觉库:OpenCV、PCL等。
5. 精通深度学习框架: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
2. 具有编程、机器人或视觉算法挑战的经验,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
     - 图像标题
     - 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