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内推码：DSs4RAMv https://app.mokahr.com/m/campus_apply/megviihr/38642?recommendCode=DSs4RAMv#/jobs 【旷视】算法实习生部门：研究院，base地：北京/上海职位描述【工作职责】 1.推进计算机视觉和深度学习领域的核心算法 2.构建计算机视觉或深度学习领域的关键应用 3.将最好的算法在有趣有用的商业场景中落地 4.职位方向：自动驾驶、高精度地图与定位、SLAM、3D、决策规划、图像处理、算法量产、视觉感知、通用检测与识别、模型压缩与加速等【职位方向简介】 o 自动驾驶感知：负责自动驾驶感知相关任务的模型优化，包括但不限于2D/3D目标检测、模型压缩（蒸馏/量化）等；参与环境感知算法的研究，包括视觉和Lidar的2D/3D检测、分割、多相机BEV感知、多传感器融合等领域；跟踪、复现国内外学术界和产业界的前沿研究成果； o 自动驾驶检测：聚焦3D感知当前业界/学术界的问题，探索前沿解决方案；熟悉多视图几何，熟悉线性代数，概率论数值优化等数学方法； o 自动驾驶运动预测：熟悉深度学习相关知识；熟悉transformer结构；有运动预测项目经验者优先； o 自动驾驶跟踪：熟悉计算机视觉相关领域的知识，熟悉深度学习；了解目标跟踪任务，熟悉transformer结构、ReID,特征匹配的同学优先； o 自动驾驶3D车道线：熟悉深度学习，计算机视觉相关知识，有车道线项目经验者优先； o 感知算法：设计在复杂路况下稳定可靠的标定系统并落地；了解视觉相机、激光雷达、TOF等传感器的基本性能和特性；熟悉多视图几何，SfM或者SLAM等基础知识；有机器人/无人车比赛和项目经历等； o SLAM建图定位：参与多传感器的高精定位和建图算法设计和研发工作；参与传感器的定位算法设计和实现；熟悉SLAM开发，有ROS开发经验者优先； o 规划控制：参与自动驾驶泊车仿真系统的搭建；参与自动驾驶停车场巡航、上下闸道、泊车等场景规划算法的调优；参与自动驾驶控制算法开发，包括横纵向轨迹跟踪控制、系统状态参数估计等； o 高精度地图渲染：负责高精度地图在Web端的渲染引擎设计与开发；高精度地图生产环节中涉及到的多种类型数据的渲染：如点云、影像、DEM等；负责地图渲染效果的实现及产品化、优化渲染引擎在Web端的运行性能等； o 高精度地图与定位：高精地图和人机共驾地图三维渲染数据等计算几何算法开发；高精地图匹配定位（地图匹配、与导航地图交叉匹配、轨迹匹配)算法的设计与开发；算法产品落地实际项目中的关键问题攻关，并指导初级工程师解决技术问题； o 图像处理：负责计算机视觉前沿学术论文复现及codebase搭建，在baseline基础上对已有方法做改进，研究内容整理及论文撰写等工作； o 图像降噪：熟悉计算机视觉领域的知识，熟悉深度学习相关知识，有降噪或者超分项目经验；熟练使用 python，有较强工程能力；熟悉主流的深度学习框架； o 图像多光谱：熟悉计算机视觉领域的知识，熟悉深度学习相关知识，有一定的工程能力；对成像系统 / 光学系统有一定了解，有摄影经验，对摄影有自己的理解； o 算法量产：熟悉计算机视觉领域相关知识，熟悉深度学习；了解NeRF，rendering等相关知识优先； o 通用识别：熟悉计算机视觉领域知识，了解GNN，diffusion model，跨模态检索；有clip，owlvit，delta tuning等跨模态相关工作者优先； o 通用目标检测： 2D检测研究方向：通用目标检测，知识蒸馏等方向研究or落地；3D检测研究方向：多模态融合，camera-only 3D感知等方向研究or落地； o 视觉感知算法：负责计算机视觉感知方向前沿算法研究、论文复现、针对公开数据和业务数据进行对已有算法就行改进优化，总结整理论文撰写相关工作等； o 模型压缩与加速：熟悉计算机视觉相关领域的知识, 熟悉深度学习, 要求熟悉transformer结构或自监督学习；有扎实的数理基础和英文论文撰写能力，发表过论文者优先；【职位要求】 o 扎实的数学基础； o 基本的编程能力：熟悉C++/C或Python； o 充满技术热情，有较强的自驱力和学习能力； o 加分项：熟悉机器学习或计算机视觉领域的最新研究成果和相关的开源系统； o 加分项：熟悉Pytorch/TensorFlow/天元MegEngine等开源深度学习框架； o 加分项：系统的科研经历，有领域内顶级会议论文发表，有过数学/物理等竞赛经历； o 实习时长至少3个月，6个月及以上优先。

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