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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:xiaomi:7509821317799362668

Camera画质算法工程师/专家

未披露 · 北京、西安、上海 · 小米集团

主分类:计算机视觉与图像感知算法研发
算法与数据
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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        "job_title": "Camera画质算法工程师/专家",
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        "location": "北京、西安、上海",
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        "company_description": "小米是一家消费电子和智能制造企业,以智能手机、智能硬件和物联网平台为核心。"
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        "degree": "计算机科学、应用数学、模式识别、计算机视觉、人工智能或相关专业硕士或博士学历",
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        "responsibilities": "1. 负责手机影像基础画质算法的研发,研发方向包括但不限于图像超清、HDR、颜色、亮度、去噪、去模糊等研究方向,参与和主导上述模型在自研芯片平台上的设计、开发与优化。\n2. 上述方向的数据集构建及预处理工作,包括收集图像数据,标注数据,数据增强和数据的清洗等;\n3. 模型的架构设计、开发和优化工作,提升模型的性能和效率,支撑算法在手机影像应用场景的商用落地;\n4. 与芯片、系统架构、软件、验证、调试工程师等共同完成相应实现方案的开发工作;\n5. 跟踪业界最新的相机画质算法技术,不断优化和改进相机影像画质表现;",
        "requirements_text": "1. 计算机科学、应用数学、模式识别、计算机视觉、人工智能或相关专业硕士或博士学历;\n2. 具备3年以上图像处理、计算机视觉、深度学习、AI芯片等相关领域研发经验;\n3. 精通图像处理算法(如OpenCV)及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow等),对神经网络结构压缩、性能优化、训练和调参等有丰富开发调试经验;\n4. 参加过完整算法特性的设计、算法在手机平台的优化、算法商用落地者优先;\n5. 发表高质量计算机视觉相关期刊、会议论文者优先,高质量学术竞赛获奖者优先。",
        "skills": [AI生成
            "PyTorch",
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            "计算机视觉",
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        "preferred_qualifications": "4. 参加过完整算法特性的设计、算法在手机平台的优化、算法商用落地者优先;5. 发表高质量计算机视觉相关期刊、会议论文者优先,高质量学术竞赛获奖者优先",
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    "fulltext": "Camera画质算法工程师/专家\n职位描述\n1. 负责手机影像基础画质算法的研发,研发方向包括但不限于图像超清、HDR、颜色、亮度、去噪、去模糊等研究方向,参与和主导上述模型在自研芯片平台上的设计、开发与优化。\n2. 上述方向的数据集构建及预处理工作,包括收集图像数据,标注数据,数据增强和数据的清洗等;\n3. 模型的架构设计、开发和优化工作,提升模型的性能和效率,支撑算法在手机影像应用场景的商用落地;\n4. 与芯片、系统架构、软件、验证、调试工程师等共同完成相应实现方案的开发工作;\n5. 跟踪业界最新的相机画质算法技术,不断优化和改进相机影像画质表现;\n\n职位要求\n1. 计算机科学、应用数学、模式识别、计算机视觉、人工智能或相关专业硕士或博士学历;\n2. 具备3年以上图像处理、计算机视觉、深度学习、AI芯片等相关领域研发经验;\n3. 精通图像处理算法(如OpenCV)及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow等),对神经网络结构压缩、性能优化、训练和调参等有丰富开发调试经验;\n4. 参加过完整算法特性的设计、算法在手机平台的优化、算法商用落地者优先;\n5. 发表高质量计算机视觉相关期刊、会议论文者优先,高质量学术竞赛获奖者优先。\n1. 负责手机影像基础画质算法的研发,研发方向包括但不限于图像超清、HDR、颜色、亮度、去噪、去模糊等研究方向,参与和主导上述模型在自研芯片平台上的设计、开发与优化。\n2. 上述方向的数据集构建及预处理工作,包括收集图像数据,标注数据,数据增强和数据的清洗等;\n3. 模型的架构设计、开发和优化工作,提升模型的性能和效率,支撑算法在手机影像应用场景的商用落地;\n4. 与芯片、系统架构、软件、验证、调试工程师等共同完成相应实现方案的开发工作;\n5. 跟踪业界最新的相机画质算法技术,不断优化和改进相机影像画质表现;\n1. 计算机科学、应用数学、模式识别、计算机视觉、人工智能或相关专业硕士或博士学历;\n2. 具备3年以上图像处理、计算机视觉、深度学习、AI芯片等相关领域研发经验;\n3. 精通图像处理算法(如OpenCV)及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow等),对神经网络结构压缩、性能优化、训练和调参等有丰富开发调试经验;\n4. 参加过完整算法特性的设计、算法在手机平台的优化、算法商用落地者优先;\n5. 发表高质量计算机视觉相关期刊、会议论文者优先,高质量学术竞赛获奖者优先。",
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