OPPO高级影像算法工程师
任职要求
1.计算机、软件、光学工程或相关专业硕士及以上学历，图形图像处理相关专业背景，数学基础扎实； 2.熟悉常用的图像处理和立体几何视觉相关技术； 3.熟悉matlab和photoshop，有camera基础知识，有手机平台相关的开发经验； 4.懂得摄影、热爱摄影更佳。
工作职责
方向一：3A算法工程师；负责3A(AWB/AEC/AF)算法的研发和优化； 方向二：图像算法工程师；图像算法的研发和优化，如美颜、HDR、多帧降噪、多帧融合、ISP、人像虚化等等； 方向三：深度学习算法工程师；负责利用深度学习进行图像质量优化，主要涉及模型的调试、训练和优化，如 场景识别，人像抠图、图像去模糊，超分，图像增强，HDR，对比度增强，图像复原，AI降噪，色彩管理，矫正，自动对焦、超级夜景等等； 方向四：立体视觉算法工程师（3年及以上经验）；多摄像头相关算法开发和优化，如多摄配准、融合、拼接、视差估计、双目，多目、标定、立体匹配，三维重建等。
1. 算法设计与开发 - 负责摄像设备的高精度运动控制算法研发，包括姿态解算、轨迹规划、稳定跟踪、抗干扰等。 - 应用现代控制理论（如LQR、MPC、自适应控制、模糊控制、滑模控制等）优化系统动态性能。 - 解决非线性、时变系统及复杂环境下的控制问题（如震动、负载变化等）。 2. 建模与仿真 - 建立云台系统的运动学、动力学模型，进行多体系统仿真（Matlab/Simulink、ROS等）。 - 设计传感器（IMU、编码器、视觉）与执行机构（电机、舵机）的融合控制策略。 3. 系统集成与调试 - 配合硬件团队完成电机选型、驱动器调试及实时系统（RTOS/Linux）部署。 - 通过实验数据迭代优化算法参数，提升云台响应速度、精度和鲁棒性。 4. 前沿技术研究（optional） - 探索AI/机器学习在控制领域的应用（如强化学习、神经网络控制）。 - 研究多自由度协同控制、路径规划等算法。
1. 算法设计与开发 - 负责摄像设备的高精度运动控制算法研发，包括姿态解算、轨迹规划、稳定跟踪、抗干扰等。 - 应用现代控制理论（如LQR、MPC、自适应控制、模糊控制、滑模控制等）优化系统动态性能。 - 解决非线性、时变系统及复杂环境下的控制问题（如震动、负载变化等）。 2. 建模与仿真 - 建立云台系统的运动学、动力学模型，进行多体系统仿真（Matlab/Simulink、ROS等）。 - 设计传感器（IMU、编码器、视觉）与执行机构（电机、舵机）的融合控制策略。 3. 系统集成与调试 - 配合硬件团队完成电机选型、驱动器调试及实时系统（RTOS/Linux）部署。 - 通过实验数据迭代优化算法参数，提升云台响应速度、精度和鲁棒性。 4. 前沿技术研究（optional） - 探索AI/机器学习在控制领域的应用（如强化学习、神经网络控制）。 - 研究多自由度协同控制、路径规划等算法。
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。
1、负责手机视频/图像处理、计算摄影、计算机视觉、机器学习等算法的规划、设计和实现。 2、持续学习和提升，关注最新学术论文和行业技术，对图像算法技术长期跟踪和研究。 3、研究影像画质增强核心技术和基础原理性技术。