大疆中/高级计算机视觉算法工程师（上海）
任职要求
1. 计算机、自动化、数学等相关专业毕业，硕士或以上学历; 2. 熟悉机器人系统，系统能力强，动手能力强；了解其各模块及相关知识；具有机器人系统、自动驾驶、传感器融合、三维重建等相关领域开发经验，有产品落地者优先； 3. 熟悉C/C++/Python,有一定的开发经验；代码能力优秀；具备扎实的算法和数据结构等知识，具有良好的数学能力，熟悉几何、统计等相关理论； 4. 精通以下领域的技术之一： a. 多视图几何和计算机视觉技术； b. 机器学习、深度学习领域； c. 传感器技术，了解机器人系统不同传感器的特性，包括但不限于视觉传感器、3D tof、结构光、激光雷达等; 加分项： 1. 全面负责过一项或多项SOTA算法方案设计、模型优化、数据挖掘、自动标注，模型评估且在硬件产品有落地经验者优先；有多模态语义理解产品落地经验者优先；主导过多NN模块智能系统硬件产品开发与交付者优先； 2. 在相关领域主流会议或期刊发表过论文 (包括但不限于CVPR/ICCV/ECCV/ NIPS/ ICML/ICLR/ IROS/ ICRA)。
工作职责
负责感知算法相关研究、开发与产品化，包括但不限于： 1. 负责承接多模态感知算法，包括但不限于视觉、激光雷达、亳米波雷达的深度、检测、分割、occ、动态等感知任务，并落地产品； 2. 结合自研平台硬件设计，选择高效的backbone和网络结构，并对网络进行压缩部署，实现高效端侧部署； 3. 负责研究视觉相机、结构光、激光雷达等传感器的特性，开发相关的传感器算法并落地产品； 4. 跟进调研最新的网络算法，并且导入新网络改善感知能力。
1. 负责研发面向无人机场景的大模型算法，实现感知、路径规划、动态避障与飞行控制的深度融合； 2. 负责开发多模态大模型（视觉/激光雷达/MU/地理信息等)，优化无人机在复杂环境(城市、野外、低空）下的自主决策能力； 3. 参与构建无人机大规模数据集，设计数据标注策略及仿真训练系统，优化提升无人机系统的性能； 4. 持续关注跟踪泛机器人以及大模型领域的前沿技术进展，进行技术对标以及原型验证工作。
负责计算机视觉相关技术的研发，包括但不限于： 1. 负责下一代动态目标的识别跟踪相关算法系统的探索与预研，保障业界一流竞争力； 2. 负责动态目标的识别跟踪相关算法系统的设计与研发，输出基于时序&多传感器融合的端到端感知解决方案； 3. 负责与嵌入式、平台工程师协作，针对芯片平台进行算法落地资源需求与效果评估与优化； 4. 开展跨模块沟通，主导相关智能功能系统方案的设计、闭环开发团队的竞争力落地情况。
1. 负责无人机感知系统中设计到的静态标注、语义标注和动态标注、数据自动标注能力建设； 2. 负责对业务方的长尾问题数据的挖掘和生成，提供高质量的数据用于业务改善； 3. 主导数据平台基础设施开发建设，为网络模型在无人机端侧应用提供数据和基础设施支撑； 4. 跟进国内外机器人领域前沿和学术前沿，组织核心技术洞察，给出技术方向指引和组织攻关。
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；