vivo芯片算法工程师（图形图像方向）- 26届蓝极星
任职要求
1、博士学历，计算机、信号与信息处理、光学工程等电子信息类相关学科专业； 2、熟悉C/C++、Python或Matlab编程，能够用C/C++进行算法实现； 3、数理基础扎实，具有数字图像处理、计算机图形学、计算机视觉及光学等相关课程的理论知识； 4、具有良好的沟通、表达能力、强烈的责任心、良好的团队合作精神； 5、具有数字图像处理、计算机图形渲染、深度学习方等面算法等相关的研究或项目经验者优先； 6、对新技术探索有着浓厚的兴趣和执着的追求者优先。
工作职责
我们是vivo芯片技术团队。芯片是手机产品的核心，芯片工程师是当前最具竞争力的职位之一，在这里你将有机会与业界技术牛人一起玩转芯片设计、芯片验证、芯片算法。 1、负责图形图像系统的算法分析、设计、开发以及仿真、测试； 2、 负责在芯片设计的约束下对算法实现进行联合优化和开发 ； 3、协助芯片设计工程师进行芯片前端设计； 4、负责支持相关团队将算法相关的新特性产品化； 5、跟踪行业最新的算法进展，撰写和申请相关专利。
我们是vivo游戏优化团队，致力于为移动游戏提供极致的性能与画质体验。我们以图形渲染算法为核心，推动移动端游戏在高画质、高帧率方面的突破，让玩家享受更流畅、更沉浸的游戏体验。 在这里， 你将与业界资深的游戏引擎专家、图形渲染算法专家合作，挑战移动端图形渲染的极限； 你将深入探索Vulkan/OpenGL ES等图形API，优化渲染管线，提升游戏帧率与能效比； 你开发的渲染优化技术将应用于数亿台vivo手机，直接影响千万玩家的游戏体验； 你将与团队一起探索光线追踪、FSR/DLSS-like超分、插帧、动态分辨率、GPU驱动优化等前沿技术，推动移动游戏画质的革命性提升。 你将与我们一起专注于： 1、游戏渲染算法开发：包括深度学习与传统算法结合的超分、插帧、光追、光追降噪器等； 2、图形API与GPU性能调优：优化Vulkan/OpenGL ES渲染流程，减少GPU负载，提升游戏流畅度； 3、高级渲染技术研发：探索并实现光线追踪（Ray Tracing）、全局光照（GI）、后处理算法（TAA/HDR）、AO等前沿技术，提升移动端游戏画质； 4、游戏引擎适配与优化：与游戏厂商合作，优化Unity/Unreal Engine在vivo设备上的表现，提供定制化渲染优化方案； 5、软硬件结合的技术：将渲染算法硬化到vivo自研芯片中，利用软硬件结合的方案挑战渲染的能效极限； 6、竞品分析与技术预研：跟踪行业最新图形技术（如Nanite、Lumen、Mesh Shading等），推动vivo游戏优化技术的持续领先。 如果你热爱计算机图形学、游戏引擎、GPU优化，并希望你的技术直接影响数千万玩家的游戏体验，欢迎加入我们！
1、负责视觉 AI 芯片的系统软件开发，包括设备驱动，中间件，SDK 和相关平台工具链等开发； 2、负责视觉 AI 芯片的图像（含外设开发）、视频、BPU（NPU）、显示等多媒体中间件和 Framework 的开发； 3、完成芯片流片前的子系统/模块软件设计、开发和验证，及芯片回来后点亮和功能调试等。 4、与芯片设计和验证团队，算法团队等紧密合作，优化模块/系统性能、功耗和可靠性。 5、负责编写符合相关开发流程（如软件开发 V model，功能安全 ISO26262 等）的技术文档。
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；