vivo生成式影像算法专家
任职要求
1. 有扎实的数学功底，熟练掌握矩阵论、随机过程以及各类生成式AI模型理论基础，精通包括T2I、T2V、I2I、I2V、V2V等多模态大模型算法，并熟练掌握这些技术在计算机视觉／神经渲染领域的应用； 2. 具备优秀的算法工程落地及产品化开发能力，熟练掌握C++及 Python/Pytorch编程； 3. 计算机、人工智能相关专业毕业，硕士及以上学历。 加分能力项： 1. 拥有面向图像、视频生成技术的实际算法研发及落地工作经验，熟练掌握各类生成式AI算法的训练、测试及数据集构建工作内容； 2. 在CV或CG领域的CCF-A类期刊／会议上以一作身份发表过论文，例如 Siggraph/CVPR/ICCV/NIPS/ICLR等。
工作职责
1. 负责vivo影像“AI视效”及各类影像创作类生成式影像前沿研究与算法应用，打造极致且有趣的影像产品，持续迭代优化核心算法模型及整体技术框架，支撑前沿技术产业落地； 2. 与产品团队紧密合作，将最新的生成式AI技术融入公司产品和服务中，显著提升用户体验和满意度； 3. 不断优化现有算法，提高效果、性能和稳定性，确保技术在各种设备和平台上的高效运行，发布研究成果，积极参与行业会议，与学术界和工业界建立并维护良好的合作与交流关系；
1. 负责生成式AI算法的研究和开发，专注于智能手机影像产品中的应用场景，包括图像、视频、3D等多种影像内容形式的智能生成、编辑和增强； 2. 探索和实现最新的生成式AI技术，如Diffusion、transformer等，以提升影像处理和生成的质量与效率； 3. 与产品团队紧密合作，将最新的生成式AI技术融入公司产品和服务中，显著提升用户体验和满意度； 4. 不断优化现有算法，提高性能和稳定性，确保技术在各种设备和平台上的高效运行； 5. 发布研究成果，积极参与行业会议，与学术界和工业界建立并维护良好的合作与交流关系； 6. 指导和培养团队成员，不断提升团队的技术水平和创新能力。
1.数据采集方案设计 根据影像算法需求，设计多场景、多维度数据采集方案，覆盖不同光照条件、设备类型及环境变量。 制定传感器参数配置标准，确保原始数据的高信噪比与色彩保真度。 2.数据增强与合成 开发基于物理模型的数据增强工具，扩充数据多样性； 利用生成式AI技术（如GAN、NeRF）合成稀缺场景数据，解决长尾数据分布问题。 数据质量评估与闭环 设计数据质量评价体系，通过算法预筛选+人工复核确保数据质量达标； 建立数据-算法协同优化闭环，根据模型训练效果反向迭代数据采集策略。 3.数据资产管理与合规 构建企业级影像数据库，设计高效检索系统，实现数据版本化管理与权限控制； 确保数据采集符合隐私保护与版权合规要求，制定数据安全使用规范。
1. 负责生成式AI算法的研究和开发，专注于智能手机影像产品中的应用场景，包括图像、视频、3D等多种影像内容形式的智能生成、编辑和增强。 2. 探索和实现最新的生成式AI技术，如Diffusion、transformer等，以提升影像处理和生成的质量与效率。 3. 与产品团队紧密合作，将最新的生成式AI技术融入公司产品和服务中，显著提升用户体验和满意度。 4. 不断优化现有算法，提高性能和稳定性，确保技术在各种设备和平台上的高效运行。 5. 发布研究成果，积极参与行业会议，与学术界和工业界建立并维护良好的合作与交流关系。 6. 指导和培养团队成员，不断提升团队的技术水平和创新能力。
1. 负责生成式AI算法的研究和开发，专注于智能手机影像产品中的应用场景，包括图像、视频、3D等多种影像内容形式的智能生成、编辑和增强。 2. 探索和实现最新的生成式AI技术，如Diffusion、transformer等，以提升影像处理和生成的质量与效率。 3. 与产品团队紧密合作，将最新的生成式AI技术融入公司产品和服务中，显著提升用户体验和满意度。 4. 不断优化现有算法，提高性能和稳定性，确保技术在各种设备和平台上的高效运行。 5. 发布研究成果，积极参与行业会议，与学术界和工业界建立并维护良好的合作与交流关系。 6. 指导和培养团队成员，不断提升团队的技术水平和创新能力。