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        "job_category": "算法"AI生成
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        "company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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    "requirements": {
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        "degree": "2027届获得本科及以上学历",
        "language": "未披露",AI生成
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        "responsibilities": "团队介绍：作为一家拥有自主创新和研发创造能力的科技品牌，PICO致力于成为领先的世界级XR平台，成就开发者与创作者，共同为全球消费者创造更美好的生活体验。我们开创性地将虚拟现实扩展到了多个领域，为运动、视频、娱乐等消费级场景带来了全新体验；并广泛应用在教育、医疗和企业培训等商用场景，给全球企业级用户提供了多元化的VR解决方案。\n\n1、负责XR场景下眼动追踪相关视觉感知算法的研发与工程落地工作，包括但不限于眼动追踪技术、情绪感知技术等方向；\n2、基于深度学习方法进行模型设计、训练与评测，持续优化算法在真实设备上的鲁棒性、时延、功耗与体验指标，推动移动端/嵌入式侧部署（如量化、剪枝、加速与性能调优）；\n3、参与数据与评测体系建设：数据采集与清洗、自动/半自动标注、合成数据（仿真/渲染）、建立可复用的数据闭环与指标体系；\n4、与产品、交互、硬件、系统软件等团队协作，推进算法在端侧应用落地；参与关键技术方案评审、问题定位与迭代优化；\n5、探索多模态交互在XR场景的融合应用，研究多模态信息的对齐与融合（时空对齐、语义融合、置信度建模等），并参与原型系统验证。",
        "requirements_text": "1、2027届获得本科及以上学历，计算机、自动化、电子、数学等相关专业；\n2、数学与算法基础扎实：线性代数、概率统计、优化方法、数值计算等；对机器学习/深度学习核心理论有系统理解；\n3、编程基础扎实：熟练使用Python/C++（至少其一非常熟练）；具备良好的工程习惯（调试、性能分析、单元测试、代码规范等）；\n4、熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow等），有模型训练、调参、评估与问题诊断的经验；理解常见视觉网络/Transformer等结构与训练范式；\n5、具备良好的沟通协作能力与自驱力，能在不确定问题中快速学习、拆解并推进落地。\n\n加分项（非必须）\n1、在AI/计算机视觉/多模态方向发表过顶会/顶刊论文或有高质量开源项目贡献（CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICLR等）；\n2、有多模态大模型（MLLM/VLM）相关项目业务落地经历：多模态预训练、后训练、指令跟随、RAG、Agent工具调用、端侧推理优化等；\n3、有OpenClaw/Agent框架相关项目经验，或具备将模型能力与工程系统结合、实现自动化任务/工具编排的实践；\n4、有端侧部署经验（Android/iOS/嵌入式/NPU），熟悉TensorRT/ONNX Runtime/CoreML/NNAPI/TFLite等任一工具链；\n5、有XR传感器与系统背景（相机/IMU/深度传感器/SLAM等）与实时系统优化经验者加分。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "C++",
            "PyTorch",
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            "机器学习",
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        ],
        "preferred_qualifications": "加分项（非必须）；5、有XR传感器与系统背景（相机/IMU/深度传感器/SLAM等）与实时系统优化经验者加分",
        "job_highlights": "未披露"
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    "contact": {
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    "fulltext": "视觉算法工程师（眼动追踪方向） - PICO\n职位描述\n团队介绍：作为一家拥有自主创新和研发创造能力的科技品牌，PICO致力于成为领先的世界级XR平台，成就开发者与创作者，共同为全球消费者创造更美好的生活体验。我们开创性地将虚拟现实扩展到了多个领域，为运动、视频、娱乐等消费级场景带来了全新体验；并广泛应用在教育、医疗和企业培训等商用场景，给全球企业级用户提供了多元化的VR解决方案。\n\n1、负责XR场景下眼动追踪相关视觉感知算法的研发与工程落地工作，包括但不限于眼动追踪技术、情绪感知技术等方向；\n2、基于深度学习方法进行模型设计、训练与评测，持续优化算法在真实设备上的鲁棒性、时延、功耗与体验指标，推动移动端/嵌入式侧部署（如量化、剪枝、加速与性能调优）；\n3、参与数据与评测体系建设：数据采集与清洗、自动/半自动标注、合成数据（仿真/渲染）、建立可复用的数据闭环与指标体系；\n4、与产品、交互、硬件、系统软件等团队协作，推进算法在端侧应用落地；参与关键技术方案评审、问题定位与迭代优化；\n5、探索多模态交互在XR场景的融合应用，研究多模态信息的对齐与融合（时空对齐、语义融合、置信度建模等），并参与原型系统验证。\n\n职位要求\n1、2027届获得本科及以上学历，计算机、自动化、电子、数学等相关专业；\n2、数学与算法基础扎实：线性代数、概率统计、优化方法、数值计算等；对机器学习/深度学习核心理论有系统理解；\n3、编程基础扎实：熟练使用Python/C++（至少其一非常熟练）；具备良好的工程习惯（调试、性能分析、单元测试、代码规范等）；\n4、熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow等），有模型训练、调参、评估与问题诊断的经验；理解常见视觉网络/Transformer等结构与训练范式；\n5、具备良好的沟通协作能力与自驱力，能在不确定问题中快速学习、拆解并推进落地。\n\n加分项（非必须）\n1、在AI/计算机视觉/多模态方向发表过顶会/顶刊论文或有高质量开源项目贡献（CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICLR等）；\n2、有多模态大模型（MLLM/VLM）相关项目业务落地经历：多模态预训练、后训练、指令跟随、RAG、Agent工具调用、端侧推理优化等；\n3、有OpenClaw/Agent框架相关项目经验，或具备将模型能力与工程系统结合、实现自动化任务/工具编排的实践；\n4、有端侧部署经验（Android/iOS/嵌入式/NPU），熟悉TensorRT/ONNX Runtime/CoreML/NNAPI/TFLite等任一工具链；\n5、有XR传感器与系统背景（相机/IMU/深度传感器/SLAM等）与实时系统优化经验者加分。\n团队介绍：作为一家拥有自主创新和研发创造能力的科技品牌，PICO致力于成为领先的世界级XR平台，成就开发者与创作者，共同为全球消费者创造更美好的生活体验。我们开创性地将虚拟现实扩展到了多个领域，为运动、视频、娱乐等消费级场景带来了全新体验；并广泛应用在教育、医疗和企业培训等商用场景，给全球企业级用户提供了多元化的VR解决方案。\n\n1、负责XR场景下眼动追踪相关视觉感知算法的研发与工程落地工作，包括但不限于眼动追踪技术、情绪感知技术等方向；\n2、基于深度学习方法进行模型设计、训练与评测，持续优化算法在真实设备上的鲁棒性、时延、功耗与体验指标，推动移动端/嵌入式侧部署（如量化、剪枝、加速与性能调优）；\n3、参与数据与评测体系建设：数据采集与清洗、自动/半自动标注、合成数据（仿真/渲染）、建立可复用的数据闭环与指标体系；\n4、与产品、交互、硬件、系统软件等团队协作，推进算法在端侧应用落地；参与关键技术方案评审、问题定位与迭代优化；\n5、探索多模态交互在XR场景的融合应用，研究多模态信息的对齐与融合（时空对齐、语义融合、置信度建模等），并参与原型系统验证。\n1、2027届获得本科及以上学历，计算机、自动化、电子、数学等相关专业；\n2、数学与算法基础扎实：线性代数、概率统计、优化方法、数值计算等；对机器学习/深度学习核心理论有系统理解；\n3、编程基础扎实：熟练使用Python/C++（至少其一非常熟练）；具备良好的工程习惯（调试、性能分析、单元测试、代码规范等）；\n4、熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow等），有模型训练、调参、评估与问题诊断的经验；理解常见视觉网络/Transformer等结构与训练范式；\n5、具备良好的沟通协作能力与自驱力，能在不确定问题中快速学习、拆解并推进落地。\n\n加分项（非必须）\n1、在AI/计算机视觉/多模态方向发表过顶会/顶刊论文或有高质量开源项目贡献（CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICLR等）；\n2、有多模态大模型（MLLM/VLM）相关项目业务落地经历：多模态预训练、后训练、指令跟随、RAG、Agent工具调用、端侧推理优化等；\n3、有OpenClaw/Agent框架相关项目经验，或具备将模型能力与工程系统结合、实现自动化任务/工具编排的实践；\n4、有端侧部署经验（Android/iOS/嵌入式/NPU），熟悉TensorRT/ONNX Runtime/CoreML/NNAPI/TFLite等任一工具链；\n5、有XR传感器与系统背景（相机/IMU/深度传感器/SLAM等）与实时系统优化经验者加分。",
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