TCL画质工程师-博士（AI算法/色彩）
任职要求
方向一：AI画质算法方向 1、博士学历，计算机视觉、人工智能、信号与信息处理、电子工程等相关专业； 2、深厚的图像处理与深度学习理论基础，精通PyTorch/TensorFlow框架，熟悉模型压缩、量化、部署等工程化知识； 3、精通Python/C++，熟练掌握OpenCV/Matlab等工具；有AI画质算法（超分、降噪、增强等）研发经验者优先； 4、强烈的创新精神、出色的解决问题能力、良好的跨团队沟通协作能力。 方向二：色彩科学 1、博士学历，色彩科学、光学工程、图像处理、视觉心理学等相关专业； 2、深厚的色彩学（如CIE色彩空间、色度学）、视觉心理学基础，熟悉显示技术原理与画质评价方法； 3、精通色彩测量设备（如色彩分析仪）使用与数据分析；掌握色彩管理工具与仿真软件； 4、对色彩有极致追求、敏锐的感知力、系统性的思维、注重细节。
工作职责
本岗位有多个领域，符合任一方向即可 方向一：AI画质算法方向 1、负责AI画质增强算法（如超分、降噪、HDR融合等）的探索、研发与可行性论证； 2、主导深度学习模型（如CNN、Transformer）在画质场景的设计、训练、优化及部署落地（如GPU/NPU平台）； 3、推动算法在TV芯片平台的移植、驱动开发与硬件加速，进行性能与功耗的极致优化； 4、与芯片、硬件、软件团队紧密协作，实现算法到产品的转化； 5、进行技术前瞻洞察，构建专利壁垒，撰写高质量专利与技术文档。 方向二：色彩科学 1、负责色彩科学体系建设，研究人眼视觉特性与色彩感知模型，主导画质标准制定与主客观评价体系建立； 2、负责色彩精准再现与管理（如3D LUT、色域映射、Tone Mapping），解决多光源、多屏一致性与色彩还原问题； 3、与光学、结构、产品设计团队协作，确保画质目标在全链路中的实现； 4、建立画质知识库，进行技术沉淀与专利布局。
方向一：负责针对相机的计算成像算法的开发和迭代： 1.负责基础图像算法如3R（NoiseReduction, SuperResolution, HDR）, 多帧多摄等。 2.负责图像后处理算法如美颜、色彩映射，图像渲染等。 3.负责软硬件结合图像算法如ISP（Image signal processor）算法的开发调优，负责白平衡、自动对焦、自动曝光控制、色彩还原、多摄立体视觉、防抖算法的迭代进化等。 方向二：利用机器学习、深度学习、模型压缩及小型化等AI技术，解决Low-level画质处理、语义理解等技术问题，并实现技术的工程化部署。 方向三：负责相关算法在Android计算平台和手机soc上部署的架构设计和复杂度优化，达到实际产品应用要求。 方向四：探索大模型、AIGC在影像和相册领域的落地场景，开发与实际业务结合的垂类大模型，并进行模型小型化，使其能够运行在手机设备上。
方向一： 1.负责针对相机的计算成像的算法原型研发和演进 - 基础图像算法如3R(NoiseReduction, SuperResolution, HDR), 多帧多摄等； - 图像后处理算法如美颜、色彩映射，图像渲染等； - 软硬件结合图像算法如ISP（image signal processor)算法的开发调优、白平衡、自动对焦、自动曝光控制，色彩还原，多摄立体视觉，防抖算法的迭代进化等； 2.AI技术应用影像业务，利用机器学习，深度学习，模型压缩及小型化等前沿技术，解决low-level画质处理，语义理解等多领域核心问题，整体提升用户体验和业务价值； 3.针对android平台和手机soc芯片的图像处理算法架构设计的基础研究，实现全链路影像处理链路的端到端性能最优设计；针对图像/视频效果进行标准定义和定量评测的理论研究； 4.对于前沿技术的动态进行追踪，主导高校产学研合作或供应商技术合作，实现新的影像算法领域探索和技术创新。 方向二： 1.模型性能分析与优化 1)负责影像端侧模型性能分析与调优，包括推理速度、内存占用、功耗等关键指标优化； 2)设计并优化量化、剪枝、蒸馏等模型压缩技术，推动算法在移动端的高效部署； 3)针对GPU/NPU/DSP等硬件特性模型结构，识别模型运行中的瓶颈并提出改进方案，提升端侧推理效率。 2.技术预研与落地 1)跟踪行业前沿技术（如大模型端侧优化、模型压缩等），完成技术验证并推动业务落地； 2)协同算法团队优化模型架构，平衡性能与精度需求。 3)与硬件、系统框架团队合作，优化底层驱动及系统资源调度策略，提升模型运行效率；
1.负责针对相机的计算成像的算法原型研发和演进 - 基础图像算法如3R(NoiseReduction, SuperResolution, HDR), 多帧多摄等； - 图像后处理算法如美颜、色彩映射，图像渲染等； - 软硬件结合图像算法如ISP（image signal processor)算法的开发调优、白平衡、自动对焦、自动曝光控制，色彩还原，多摄立体视觉，防抖算法的迭代进化等； 2.AI技术应用影像业务，利用机器学习，深度学习，模型压缩及小型化等前沿技术，解决low-level画质处理，语义理解等多领域核心问题，整体提升用户体验和业务价值； 3.针对android平台和手机soc芯片的图像处理算法架构设计的基础研究，实现全链路影像处理链路的端到端性能最优设计；针对图像/视频效果进行标准定义和定量评测的理论研究； 4.对于前沿技术的动态进行追踪，主导高校产学研合作或供应商技术合作，实现新的影像算法领域探索和技术创新。
