同程旅行AI算法工程师（图像处理方向）
任职要求
1. 熟练掌握C/C++或Python中的至少一种语言； 2. 熟悉深度学习、CNN相关理论，熟练掌握至少一种主流的深度学习编程架构，如TensorFlow、PyTorch、MXNet等； 3. 模式识别、图像处理、机器视觉、人工智能、信号处理或计算数学等专业领域，具有扎实的计算机视觉和机器学习基础， 4. 熟悉图像处理基本方法，熟悉OpenCV或其它图像算法开发与分析工具，对图像识别、图像分割、边缘检测、目标跟踪等技术在内的一个或多个领域理解较深； 5. 对视频数据、实时数据流、嵌入式场景有经验、感兴趣，非常加分； 6. 有自我激励意识，对持续学习、创新思维和技术推动业务价值充满热情； 7. 良好的沟通能力，能够有效推动技术团队内外的沟通与协作；
工作职责
1. 主要从事图像与视频处理整体算法研究与开发工作，包括：算法设计、数据处理、训练、调优、科研探索等； 2. 参与设计相关算法or 负责算法服务的封装和部署；
1、负责AI算法的质量保障工作，负责算法效果的测试框架和测试标准的搭建； 2、分析业务产品需求、技术方案，负责测试方案的设计，制定合理高效的测试方案； 3、AI测试体系建设，构建AI原子能力、大语言模型、多模态感知、AIGC等算法的评测模型； 4、与产品经理、开发工程师、算法工程师等密切协作，参与产品的需求评审、设计评审与代码审查等环节，提前介入产品开发过程，提供测试视角的意见与建议，促进产品质量的前置保障。 5、编写详细、准确的测试报告，向项目团队、管理层及相关利益者汇报测试进展、发现的问题、质量状况及改进建议，确保各方对产品质量有清晰、全面的了解与认识
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；
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：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。