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传音Camera驱动工程师(实习)(J17951)

实习兼职地点:重庆状态:招聘

任职要求


1.英语四级以上,能流畅阅读英文文档,具备良好的英文写作与沟通能力;
2.熟练掌握C/C++语言,具备数字图像编程能力(不限于Python/matlab/OpenCV等),有良好的编程习惯;
3.掌握数字图像处理相关课程知识,或从事图像相关研究方向;
4.有良好的沟通表达能力,学习能力,抗压能力;
5.摄影兴趣爱好者优先。

工作职责


1.根据项目安排,保质保量的完成CAM主客观效果测评的执行、测试数据整理和报告输出;
2.能简单定位分析测试过程中遇到的问题, 协助项目PL和调试,完成CAM相关问题的分析/验证;促进问题的解决,完成全项目交付
3.配合项目PL,组织统筹内部拉通工作;

1.爱好摄影,有基础的摄影知识,喜欢探索影像质量,成像原理等
2.有正确的价值观;
3.认可传音公司文化;
4、有良好的协作意识,能够换位思考,理解工作需求;
5、熟悉光学测试图卡、熟练使用光学测试+吸imatest、iQ-Analyzer、PS、fsviewer
等图像分析软件、jira系统、office等相关办公软件者优先;
包括英文材料
C+
C+++
Python+
MATLAB+
OpenCV+
编程规范+
相关职位

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实习

1、协助图像工程师进行公司产品的IQ调优和效果评估。 2、协助处理camera驱动及图像相关问题。 3、对测试发现的问题进行分析和定位,给出解决方案。

更新于 2025-07-10
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实习

我们是vivo影像团队,主要负责vivo手机Camera模块从硬件到软件的整体解决方案。 我们以图像处理、计算机视觉、AI技术为依托,致力于让手机拍照更美、更清晰、更智能,通过打造具有行业竞争力的影像技术和产品,为消费者提供极致的影像体验。 在这里, 你将与全球各地的影像领域专家一起工作,与行业一流的技术团队挑战顶尖的影像问题; 你将有机会接触到最新的图像、视觉、机器学习等相关技术,并使用这些技术打造出令人激动的产品; 你所编写的算法会运行在5亿+vivo智能终端设备上,用以提升用户拍照的体验; 你将与我们一起专注于攻克影像相关算法的难题,探索影像算法的发展方向。 你将与我们一起专注于: 1、根据公司对手机摄像头产品和技术的规划,设计并实现相应的图像处理、计算机视觉、机器学习和模式识别等算法; 2、负责图像/视频算法的设计、实现及效果和性能调优,提供行业领先的算法方案; 3、对相关领域的最新学术论文、行业、竞争对手等使用的图像技术进行长期的跟踪和梳理。

更新于 2025-02-21
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社招技术

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)

更新于 2025-10-14
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社招A259978A

团队介绍:广告业务原为商业产品与技术部门,为抖音集团的商业变现提供广告产品与技术,负责端到端大型广告系统建设,覆盖抖音、今日头条、西瓜视频、番茄小说、穿山甲等产品矩阵,践行"激发生意新可能"理念,致力于让营销更省心、更高效、更美好,推动商业的可持续增长,让不分体量、地域的企业及个体,都能通过数字化技术激发创造、驱动生意。连接广告主、用户及生态伙伴、成为开放共赢的全球最佳智能营销平台之一。在这里,你将投身建设面向未来的数字营销能力,接触到全球先进的商业产品架构、模型和算法,在互联网广告行业始终创新。 课题介绍: 1、核心技术架构: 1)下一代广告技术栈: 模型算法层:搭建基于强化学习的智能出价与流量预估系统,攻克深层转化场景下的数据稀疏、多源异构数据融合(延迟数据/埋点噪声/跨平台行为)等行业难题; 系统工程层:构建支持基于长序列特征的实时预估框架,研发支持动态创意组合的自动化投放引擎; AIGC融合层:建立文/图/视频多模态生成技术中台,实现从IP素材生成到智能投放的全链路闭环; 2)行业首创的AIGC解决方案: 正在搭建全球领先的"小说→漫剧"智能生产线,攻克三大技术堡垒: 多模态叙事引擎:研发支持角色一致性保持(Character-aware Diffusion)、分镜自动生成(Storyboard LLM)、动态运镜控制(Camera ControlNet)的复合型生成框架; 工业化工作流:构建支持分布式渲染、多版本AB测试、合规性审核的智能生产管线,实现日均千级素材产能; 投放增效系统:开发生成质量量化评估模型(QAGAN),建立素材生成-投放效果的反哺优化机制; 2、岗位挑战: 你将主导: 构建支持沿模型的混合推理框架,优化多卡并行下的生成效率; 设计跨模态对齐算法,提升文字指令到视觉元素的可控生成精度; 研发基于用户行为分析的智能素材变异系统,实现CTR提升30%+的个性化内容生成; 打造从内容生产到实时竞价的全自动化广告引擎; 3、我们期待这样的开拓者: 精通Diffusion Models技术栈,具有LoRA/ControlNet/T2I-Adapter等微调框架的实战调优经验; 熟悉多模态大模型(如VideoPoet、Sora等视频生成技术原理),具备跨模态表征学习研究背景; 拥有广告算法背景者优先,熟悉CVR预估、智能出价等核心模块与生成式AI的结合点; 出色的工程化能力,主导过至少一个完整AIGC项目的端到端落地(从模型训练到服务部署)。

更新于 2025-05-28