希音深度学习框架工程师（训练Develop方向）

深度学习框架工程师（训练方向） 1. 参与千亿级参数的深度学习分布式训练系统开发，支持离线训练和在线学习。 2. 参与推荐/搜索/广告等大规模稀疏场景的批训练、流式训练的性能优化。 3. 参与训练框架层面的模型效果优化。 4. 参与业界新算法模型和特性的预研和实现。

美图影像研究院(MT Lab)专注于计算机视觉、深度学习与计算机图形学等前沿算法的研究与应用。我们为美图产品提供核心技术支持。团队汇聚顶尖人才，致力于推动影像技术的突破，让科技与艺术美好交汇。 MT Lab focuses on R&D of cutting-edge algorithms in CV, deepearning, and computer graphics. We provide core technicalsupport for Meitu products.Our team of top talent is dedicated to advancing imagingtechnology, beautifully merging science and art. 岗位名称：计算机视觉实习生 工作地点：深圳 主要岗位方向： ● 计算机视觉和机器学习 ● 多模态的图片及视频生成 ● 数据分析，质量监控和数据处理 岗位职责： ● 搭建并运行生成式模型的推理流程，用于多样化视频数据的生成 ● 参与设计和渲染合成视频场景，提升数据的多样性与覆盖度 ● 开发自动化脚本和工具，支持数据生成、处理和结构化管理 ● 协助构建高质量视频数据集，为后续的模型训练与评估提供支持 ● 团队成员协作，解决模型与数据相关的问题，并进行实验性分析与对比

数据算法团队在特斯拉工业智能研发方面扮演关键角色。我们通过自主搭建数据算法平台，赋能生产制造、供应链、销售、服务和充电网络等领域，将信息转化为高价值的数据资产，从而创造更优质的产品并提供完美的用户体验。 作为特斯拉应用软件团队的数据算法工程师，您将参与自研数据算法产品和项目的全生命周期，从孵化到落地，从雏形到成熟。您将领导数据的收集、清理、预处理、模型训练以及生产部署的全流程。理想候选人应对人工智能和3D视觉技术充满热情，并紧跟该领域的最新进展。 本职位主要聚焦于工厂相关的3D机器视觉应用，包括自动视觉质检、机器人引导、视觉尺寸测量（如精确尺寸验证、公差检查和3D形状分析）、物体姿态估计以及工业自动化场景中的点云处理和实时感知。 岗位职责 机器协同控制相关：负责相机标定、手眼标定、点云数据处理（如滤波、分割、检测、配准和6D位姿估计），配合机器人/PLC等技术，驱动3D视觉应用与生产协同。主动开展机器人控制和引导，促进生产制造效率。 3D数据处理相关：负责机器视觉项目中大批量3D数据（如点云、深度图像）的收集、整理、过滤和清洗。需熟练处理视觉尺寸测量任务，包括使用激光三角测量或立体视觉方法进行物体尺寸提取、形状建模和精度校准。需熟练使用Python、C++、OpenCV、PCL、Numpy、Blender等工具处理3D数据。 模型开发相关：负责3D视觉项目的物体检测、分割、姿态估计模型的数据预处理、训练、迭代、重训练，以及模型准确率提升和搜索任务。在视觉尺寸测量领域，需开发和优化相关模型（如基于PointNet的尺寸估计网络），确保测量精度达到工业标准（如微米级）。需具备Python、C++、TensorFlow/PyTorch等框架经验，并理解常用神经网络（如CNN、PointNet、Transformer变体）在3D视觉中的应用。熟悉Pandas、MongoDB（Aggregation）、Redis、Kafka等工具用于模型部署。 创新相关：对最新的3D视觉技术和趋势（如实时SLAM、神经辐射场NeRF、多模态融合）保持敏感，能够提出创新解决方案应对工业生产挑战，例如机器人路径规划中的点云配准优化或视觉尺寸测量中的实时公差检测优化，以提升质量控制效率。

1.负责在微信搜索场景中强化学习流程建设和训练框架开发，应用到A1问答、语义检索等业务场景； 2.结合前沿技术和应用场景，持续优化框架性能以及稳定性，提升训练效率。