腾讯技术研究-计算机视觉方向
任职要求
1、包含但不限于计算机、信息工程、模式识别、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、统计学、应用数学、物理学/量子计算、信息安全、信号与信息处理等专业的博士和优秀硕士； 2、熟练掌握计算机视觉和图像处理相关的基本算法及应用，熟悉caffe、tensorflow，pytorch等至少一个…
工作职责
作为计算机视觉方向的研究工程师，你可以： 1、负责图像/视频相关算法的研究与开发，包括深度学习以及常用机器学习方法在机器视觉中的应用； 2、负责计算机视觉相关的技术研发工作，包括但不限于：人脸识别、物体检测、分类、语义分割和图像处理、人体（活体）识别、车辆与人员的检测识别与跟踪、图像/视频搜索、视频语义分析、视频特征提取与识别、页面分析与自动合成、OCR等算法与系统研发领域； 3、负责深度学习、图像理解、机器学习等前沿技术的研发储备和平台建设，结合未来实际应用场景，提供技术解决方案。
-负责在影视视效和虚拟拍摄上研发先进的CG特效落地方案，包括但不限于流体、肌肉、群集等方向 -与美术团队、动画师紧密合作，将算法集成到现有的影视制作流程中，确保算法的实用性和视觉效果达到顶尖水平 -优化算法性能，提升计算效率，满足影视制作的实时和高质量渲染需求
1.负责动画/物理/图形学/计算机视觉等核心技术在游戏相关领域的研发与产品化等工作，包括但不限于如下方向：动画物理系统构建、动画虚拟形象创建，3D人体动作合成/迁移，角色动作动画生成与渲染，纹理合成与可微渲染，常见游戏资源（模型/材质/贴图/动画/场景布局）的程序化生成等等； 2.负责游戏引擎内相关功能实现，包括算法、工具链、业务实现、引擎扩展等等； 3.负责产品需求的技术可行性评估, 程序框架及技术方案的设计和具体实现； 4.负责跟踪业界前沿技术进展，并且能够快速将其应用到业务中。
公司介绍 滴滴于 2016 年组建自动驾驶技术研发部门，致力于打造世界领先的 L4 级自动驾驶技术，通过科技让出行更安全、更高效。我们相信，将自动驾驶技术部署在共享出行车队中，将创造最大的社会价值。依托滴滴在出行领域的 先进技术、海量数据、丰富经验和完整的出行平台生态，我们正在打造并运营世界领先的自动驾驶 Robotaxi 车队，推动自动驾驶在城市复杂交通场景中的规模化落地。 职位描述 作为感知团队的一员，你将与国内外顶尖人才一起，研究和开发自动驾驶领域的前沿算法，直接赋能 L4 Robotaxi 的大规模部署。 你将面向真实城市道路场景中的多样化挑战，利用多模态传感器（LiDAR、Camera、Radar 等）设计、开发并优化感知算法，解决物体识别、障碍物检测、场景理解、意图预测与大模型赋能等核心问题。 在这里，你将有机会： 与中美两地的优秀工程师和科学家合作，参与世界级的技术竞争； 深入研究并推动最前沿的学术成果在产业中的落地； 在全球最大出行平台之一的业务场景中，实现科研成果的规模化应用。 主要方向与职责： 你将在以下方向中选定一个或多个方向深入负责，并承担从研发到落地、从算法到系统的端到端职责： （一）物体识别与跟踪 设计并实现基于 LiDAR / Camera / Radar 的多模态检测模型，识别车辆、行人、自行车、静态障碍物、交通标志等 提升精度、召回率与抗扰性（抗遮挡、夜间、恶劣天气、长尾类别） （二）通用障碍物识别 识别未知类别 /未训练类别的障碍物 基于异常检测 /开放类别识别的算法研究与工程实现 在非结构化环境（施工区域、道路损坏、落物等）中提升鲁棒性 （三）场景和意图理解 语义分割、实例分割、道路 /车道/交通标志/交通灯等结构物识别 场景理解，例如施工区域识别、可通行区域识别等 意图理解，例如行人动作识别、起步意图识别等 交互和事件识别，例如多方交互、交通规则冲突、非规范驾驶行为等 （四）感知大模型 /多模态 探索或应用预训练多模态大模型，将视觉、语言、地图/文本信息融合以增强感知能力 零样本 / 少样本 / 跨域泛化的策略研发 将大模型成果迁移到真实车队感知系统中，提升复杂场景下的鲁棒性 （五）模型评估、验证 构建完整的评估管道，包括离线评估 + 真实道路 + 模拟环境测试，支持回归检测与性能监控 指标体系设计 (Precision, Recall, IoU, latency, false positives rate 等)
1.利用计算机视觉和人工智能技术，改进点评笔记、评价等多个点评创作产品的创作体验。 2.参与研发以计算机视觉和人工智能技术为核心的创新型内容玩法。 3.探索MLLM，LLM，VLM等相关算法前沿，应用于业务并解决实际业务问题。 4.负责对业务场景下相关技术问题进行分析、算法设计和上线，全面参与并推动各环节的高效运行，以实现持续的业务价值提升。 5.研究并开发智能Agent系统，优化用户与AI系统的交互体验。