视觉算法-最新（深圳））

1、    计算机视觉：负责计算机视觉关键算法研发，包括不限于目标检测、识别，关键点检测等算法研发，负责自动驾驶场景下视觉感知算法落地与系统集成。
要求：硕士，C++，计算机视觉及机器学习理论扎实，实践能力强，有AI经验优先，有Caffe/TensorFlow/Pytorch等优先。
2、    智能视觉算法：计算机视觉关键算法研发，包括目标检测、分类、分割、精细物体分类等核心算法研发，算法工具链的开发，包括模型压缩、知识蒸馏、模型量化、AutoML、图像处理、视频分析，NAS等。
要求：硕士，熟悉各种典型CNN网络的适用场景以及使用方法，熟悉TensorFlow、Caffe、MXNet、PyTorch等主流深度学习框架中的一种或多种;或熟练掌握数字图像处理、图形学相关算法，有扎实的数学及编程功底 。
3、    视觉感知（自动驾驶系统）：对图像、点云等数据中的静、动态场景要素的检测和追踪。
要求：硕士，C++/C或Python，扎实的算法和数据结构知识，精通深度学习、多视图几何和计算机视觉技术、滤波和优化算法（如卡尔曼滤波或粒子滤波）、感知传感技术应用其中一项。
4、    机器视觉：工业场景下传统2D/3D视觉算法的研究、开发以及优化。
要求：本科，熟悉2D/3D视觉算法，熟悉OpenCV/PCL/Open3D等视觉开源库，了解配准/测量/检测识别等算法的实际应用和原理，熟练运用C/C++/Python等一种或多种编程语言，熟悉常用数据结构和算法。
5、    视觉Slam：负责基于多传感器融合的车载高精度定位导航研究，视觉SLAM算法研究与开发。
要求：本科，熟悉至少一种主流的SLAM框架，包括且不限于VINS-Mono、ORB_SLAMDSO等，精通Python/C/C++，熟悉数字图像处理常用算法原理。
6、    3D视觉：负责3D视觉领域中的新技术研发及优化，将视觉算法与机器人相结合，包括：3D物体识别、检测、分割、底层深度视觉处理，引导机械臂 *** 作等。
要求：本科，熟悉常用的3D视觉算法，熟悉OpenCV、PLC、Open3D等视觉开源库，有图像处理、机器学习、模式识别、深度学习、三维重建、视觉SLAM等研究经验者优先。
7、    3D视觉（点云）：和研究人员一起进行计算机视觉的前沿算法研究，包括但不限于 ：3D识别/定位/姿态估计，3D重构，SLAM，物理仿真，轨迹规划。
要求：本科，C++、Pytorch/Tensorflow，熟悉基本矩阵、点云库，例如Eigen, PCL, Open3D等，熟练掌握点云处理、模式识别相关知识，良好的数值几何基础。
8、    3D视觉（标定）：深度相机三维重建算法及SDK开发，负责计算机视觉算法在智能硬件上的移植和优化，保证算法稳定高效运行。
要求：硕士，熟悉2D、3D物体检测、物体分类、语义分割、深度恢复等方向，熟悉射影几何及镜头标定原理，熟悉主流深度相机原理，熟悉双目立体匹配算法的原理及最新进展，熟练掌握C++，Python等编程语言，熟悉opencv/tensorflow/pytorch等。

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