字节跳动人脸算法工程师-PICO
社招全职A09206B地点:北京状态:招聘
任职要求
1、硕士研究生及以上学历,计算机等相关专业; 2、有计算机视觉、计算机图形学、深度学习、计算成像或相关技术领域相关工作经验; 3、熟练掌握计算机视觉、计算机图形学、深度学习相关算法,在视线估计,表情追踪,人脸建模、驱动、生成等一个或多个方向有深入研究; 4、实际动手能力强,能够快速实现算法工程化; 5、良好的沟通能力,能够与团队成员良好合作。 加分项: 1、具有3D数字人、表情追踪、AR、VR等方面实际项目经验优先; 2、在国际顶尖会议或期刊(包括但不限于SIGGRAPH,CVPR,ICCV,ECCV等)上发表过论文者优先; 3、自驱力强,有强烈的求知欲、好奇心和进取心,及时关注和学习业界最新技术,对挑战技术难题充满激情。
工作职责
1、负责基于XR头戴端相关视觉传感器进行用户眼部/面部的理解、追踪、分析及3D重建相关算法研发; 2、根据算法和产品问题及市场具体需求,攻克技术难点,针对性地设计解决方案,推动技术落地; 3、参与数字人和人工智能技术领域前沿技术的跟踪、研究与落地。
包括英文材料
学历+
OpenCV+
https://learnopencv.com/getting-started-with-opencv/
At LearnOpenCV we are on a mission to educate the global workforce in computer vision and AI.
https://opencv.org/university/free-opencv-course/
This free OpenCV course will teach you how to manipulate images and videos, and detect objects and faces, among other exciting topics in just about 3 hours.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
CVPR+
https://cvpr.thecvf.com/
ICCV+
https://iccv.thecvf.com/
ICCV is the premier international computer vision event comprising the main conference and several co-located workshops and tutorials.
ECCV+
https://eccv.ecva.net/
ECCV is the official event under the European Computer Vision Association and is biannual on even numbered years.
相关职位
社招A215479
1、在3D视觉领域,特别是人脸和人体的3D数字内容创作方面,进行前沿研究和开发; 2、将先进技术转化为PICO产品; 3、探索以数字人和人工智能技术为核心的新产品。
更新于 2024-08-29
社招3年以上T9379
职位描述 1.从事图像处理、计算机视觉、模式识别等相关领域的算法研发; 2.负责视频、图像的智能人像效果研发,参与项目包括但不限于美颜、滤镜、特效、人脸算法、图像合成等; 3.对人像基础效果调试优化,极致呈现效果(如肤质、祛痘、脸型,体型等的美化); 4.结合AI技术与硬件特性完成需求落地以创新方案探索。
更新于 2023-08-03
社招3年以上内容理解
1、在内容安全中负责具体风险域的治理,通过策略及算法能力,解决内容安全问题 2、负责人脸识别算法的研究、开发、优化工作,包括但不限于检测、分类、特征和reid等方向; 3、跟踪人脸识别领域的最新技术动态,对新技术进行评估并应用于产品研发中,解决各类泛化性、对抗性的问题; 4、与团队成员紧密合作,参与项目需求分析、系统设计、编码实现和测试验证; 5、根据项目需求,优化现有算法,提升人脸识别系统的性能、准确性和鲁棒性,提升小样本的快速泛化能力; 6、解决项目中的技术难题,确保项目的顺利进行。