vivoEIS算法工程师/专家
社招全职5年以上研发类地点:杭州 | 深圳状态:招聘
任职要求
1.精通EIS核心算法:运动估计(光流/传感器融合)、帧补偿(变形/裁剪)、抖动分析(频域/时域); 2.熟悉多传感器数据同步与标定(如GYRO-摄像头标定、时间戳对齐); 3.熟练掌握C++/PYTHON,有嵌入式优化经验,有手机/相机厂商EIS算法开发经验者优先; 4.熟悉深度学习在EIS中的应用(如基于RNN的运动预测、修复抖动伪影)有MEMS传感器底层开发经验(如数据去噪、温度补偿); 5.熟悉OIS与EIS的协同处理。
工作职责
1.EIS算法开发与优化:设计并实现基于IMU传感器和视觉特征(如光流)的多传感器融合防抖算法,优化运动估计模型和帧间补偿算法(如网格变形、自适应裁剪),解决复杂场景下的防抖问题(如剧烈运动、低光照、运动模糊); 2.实时性与性能优化:将算法部署到嵌入式平台,优化计算延迟和内存占用,使用NEON指令集、GPU加速(OPENCL/VULKAN)或硬件加速(DSP/NPU)提升实时性; 3.画质增强与协同处理:与ISP团队协作,优化端到端成像流水线; 4.技术预研与创新:跟踪学术界和工业界最新进展(如基于深度学习的EIS)。
包括英文材料
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/
C+++
https://www.learncpp.com/
LearnCpp.com is a free website devoted to teaching you how to program in modern C++.
https://www.youtube.com/watch?v=ZzaPdXTrSb8
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文,免费,零起点,完整示例,基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
RNN+
https://d2l.ai/chapter_recurrent-neural-networks/rnn.html
A neural network that uses recurrent computation for hidden states is called a recurrent neural network (RNN).
https://www.deeplearningbook.org/contents/rnn.html
Recurrent neural networks, or RNNs (Rumelhart et al., 1986a), are a family of neural networks for processing sequential data.
https://www.ibm.com/think/topics/recurrent-neural-networks
A recurrent neural network or RNN is a deep neural network trained on sequential or time series data to create a machine learning (ML) model that can make sequential predictions or conclusions based on sequential inputs.
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1、洞察影像技术演进方向和应用场景,判断行业发展趋势,给出系统性解决方案,确保产品影像效果竞争力; 2、负责硬件产品规划的影像技术转换和技术落地,负责软硬件技术方案落地的竞争力; 3、负责影像新功能新卖点专项的可行性评估,需求拆解,方案设计,对总体方案设计质量负责; 4、主导影像软硬件跨领域重大技术问题的攻关; 5、参与器件规格的制定,并进行详细的方案论证和设计,确保器件定义能满足用户场景需求; 6、参与制定影像系统的评测标准,对系统的各项性能指标进行评估。
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