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地平线AI视频压缩算法工程师

社招全职算法序列地点:深圳状态:招聘

任职要求


1. 精通AI相关算法,包括不限于CNNTransformer、Reinforcment learning
2. 熟练掌握PythonPytorchC语言,有丰富的网络设计和训练经验
3. 精通视频压缩算法和协议,包括不限于码率控制算法、ME/MC、DCT/FFT
4. 有Camera、ISP、CV相关经验优先
5. 有自动驾驶算法经验者优先

工作职责


1. 负责基于AI的视频压缩算法研究与开发,包括H.265/H.264/JPEG等
2. 基于自动驾驶行业数据闭环需求,升级当前压缩IP规格,以及提升压缩率
3. 负责带宽压缩算法研究与开发,能在PPA满足规格的前提下获得高压缩效率
包括英文材料
算法+
CNN+
Transformer+
Python+
PyTorch+
C+
Image Signal Processor+
自动驾驶+
相关职位

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社招3-5年D0268

1、负责研发基于diffusion的low-level视频处理算法,专注于提升算法性能,包括但不限于网络架构设计、算法优化、大规模数据处理以及Diffusion模型保真性提升; 2、负责研发基于diffusion的视频压缩和生成框架,致力于突破视频生成极限,涉及图像/视频压缩算法的创新设计和优化; 3、持续关注并分析国际前沿的AI技术动态,将最新的处理及编解码技术融入现有模型,为研发下一代基于AI的高效视频处理系统提供技术基础。

更新于 2025-09-28
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校招J1007

1、负责研发基于diffusion的low-level视频处理算法,专注于提升算法性能,包括但不限于网络架构设计、算法优化、大规模数据处理以及Diffusion模型保真性提升; 2、负责研发基于diffusion的视频压缩和生成框架,致力于突破视频生成极限,涉及图像/视频压缩算法的创新设计和优化; 3、持续关注并分析国际前沿的AI技术动态,将最新的处理及编解码技术融入现有模型,为研发下一代基于AI的高效视频处理系统提供技术基础。

更新于 2025-07-30
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实习J1007

1、负责研发基于diffusion的low-level视频处理算法,专注于提升算法性能,包括但不限于网络架构设计、算法优化、大规模数据处理以及Diffusion模型保真性提升; 2、负责研发基于diffusion的视频压缩和生成框架,致力于突破视频生成极限,涉及图像/视频压缩算法的创新设计和优化; 3、持续关注并分析国际前沿的AI技术动态,将最新的处理及编解码技术融入现有模型,为研发下一代基于AI的高效视频处理系统提供技术基础。

更新于 2025-05-08
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实习阿里云2026届

阿里云持续推进AI 技术深化战略布局, 围绕AI 和云计算的基础设施建设、AI基础模型平台、企业级AI应用方向构建核心场景。为此,我们正积极招募优秀人才: 具体职责包括但不限于: 1、视频编码(包括但不限于HEVC/VVC)优化:通过对主流视频编码标准的最优化实现满足不同业务场景对压缩效率,编码速度,编解码延时的需求。相关优化算法包括编码器快速算法,智能编码,码率控制,场景编码,ROI,JND编码等; 2、视频处理算法在直播和短视频等场景的研究和落地:包括但不限于视频去压缩伪影、视频去噪、视频去抖、视频去模糊、纹理效果提升、超分辨率、视频插帧等。以及针对直播成像侧的拍摄质量增强,探索提升主观体验的方法; 3、视频质量评价(VQA)优化:包括但不限于传统和AI的视频质量主客观评价方法的改进和优化,搭建多维度端和云侧视频质量评估框架,联合编码和处理实现最优的画质体验; 4、超低带宽的视频压缩与增强:针对超低带宽场景下,探索针对信号处理和语义的信息论极限; 5、视频编码与处理联合优化:在标准编码框架的基础上,借助AI领域的新技术成果来研究视频信号的表征、编码与处理,将视频前后处理与编码联合优化,提升端到端压缩效果; 6、面向人眼视觉模型的编解码和视频增强技术研究:将视频编码增强与质量评价相结合,提升人眼主观体验; 7、H.266/VVC之后的下一代视频编码标准,包括智能编码相关算法研究; 8、为VR/AR等新兴应用设计和实施新颖的视频处理、编码和质量评估算法,以推动端到端系统体验优化。

更新于 2025-04-23