荣耀图形开发工程师（视觉效果/系统动效方向）

一、岗位定位 作为支撑国家重大战略项目（涵盖数字文化遗产活化、体育竞技科学训练、医疗康复精准评估、智能制造人机协同等领域）的核心技术角色，本岗位聚焦多相机 3D 动捕技术的算法工程化转化，以高效 C++ 开发为核心手段，牵头完成 “需求分析 - 方案设计 - 算法评估 - 落地优化” 全流程工作，构建满足国家项目高要求的稳定、高精度、实时性动捕 SDK，为3D 动捕技术自主可控与行业领先提供关键技术支撑。 二、核心岗位职责 围绕国家重大项目的技术需求与落地目标，以 “方案先行、评估护航” 为原则，承担以下核心工作： 1.动捕 SDK 全周期方案管控与开发： 针对国家项目（如文旅数字展演、体育训练监测）的场景特性与技术指标，牵头开展前期需求拆解与方案设计，明确多相机、多人 3D 关键点动捕 SDK 的技术架构、功能模块划分及接口规范；通过多轮方案可行性评估（含技术风险、落地成本、适配性），确定最优实施路径后，推进 SDK 核心开发与长期维护，确保最终产品能精准匹配项目多样化需求，保障动捕数据精度与系统稳定性，为上层应用提供高可靠技术接口。 2.核心算法评估选型与工程转化： 紧扣国家项目对实时性、准确性的严苛要求，前期开展三维重建、姿态估计、时空同步、数据融合等核心算法的调研与对比评估，重点分析不同算法在项目场景中的适配度、性能瓶颈及优化潜力；基于评估结论制定算法工程化方案，完成高性能算法模块的 C++ 实现，解决多相机协同偏差、复杂场景动捕精度不足等关键问题，确保算法性能完全满足项目核心指标。 3.SDK 性能优化方案设计与验证： 结合国家重大项目中大规模数据处理、多设备协同作业的需求特点，前期通过性能测试与瓶颈分析，制定针对性优化方案（涵盖计算效率提升、内存占用压缩、稳定性增强等维度）；按方案推进优化实施，并通过项目场景实测验证优化效果，确保 SDK 在高并发、高数据量场景下仍能保持实时动捕能力，提升项目整体运行效率，保障项目技术指标 100% 达标。 4.底层功能方案评估与开发支撑： 针对国家项目现场多相机设备协同的复杂需求，前期参与相机标定、同步机制、网络通信等底层功能的技术方案评估，重点验证方案在设备兼容性、数据传输效率、标定精度等方面的适配性；基于评估结果参与底层功能开发，确保多相机设备在项目现场实现精准协同与高效数据传输，为动捕系统稳定运行筑牢底层技术基础，降低项目落地风险。 5.跨团队协同推进技术落地： 与算法研究、前端展示、应用集成等团队深度协作，精准理解国家重大项目的业务场景与技术需求，推动动捕算法从理论原型向工程产品的快速转化，确保 SDK 能无缝适配项目中的数字孪生、虚拟交互等上层应用场景。 6.技术文档与质量管控： 编写规范的技术方案文档、单元测试报告及接口说明文档，建立覆盖 “方案 - 开发 - 测试” 全流程的代码质量管控机制，保障 SDK 的可维护性与可扩展性，为国家项目的长期迭代与技术升级提供有力支撑。

3D 渲染引擎作为智能座舱的核心模块之一，具备 3D 渲染、视觉特效、粒子动画等渲染能力，能够为桌面、理想同学、环视、天气等应用提供丰富的显示效果。 具体的工作内容如下： 1. 参与3D渲染引擎的设计与开发； 2. 负责部分模块的设计与开发工作； 3. 参与3D渲染引擎的调优、性能调优及开发工具建设； 4. 负责部分渲染特效的实现及产品化。

3D 渲染引擎作为智能座舱的核心模块之一，具备 3D 渲染、视觉特效、粒子动画等渲染能力，能够为桌面、理想同学、环视、天气等应用提供丰富的显示效果。 具体的工作内容如下： 1. 参与3D渲染引擎的设计与开发； 2. 负责部分模块的设计与开发工作； 3. 参与3D渲染引擎的调优、性能调优及开发工具建设； 4. 负责部分渲染特效的实现及产品化。

方向一： 负责针对相机的计算成像的算法原型研发和演进 1、参与OPPO系列手机拍照和视频ISP算法的设计开发，负责关键功能模块（降噪、超分、HDR、色彩影调、运动估计、对齐融合、语义分割）的开发与性能优化； 2、参与OPPO系列手机拍照和视频人像优化算法的设计开发，负责人像肤质优化、肤色优化、美颜等算法的开发与性能优化； 3、 参与OPPO系列手机3A算法设计和开发，包括白平衡（AWB）、自动对焦（AF）、自动曝光控制（AE）算法的开发和性能优化； 4、多摄像头、多传感器算法，如双目对齐、双目深度估计、RGBD深度图优化、bokeh渲染，IMU去噪、IMU/Camera标定、OIS/EIS视频防抖路径规划、基于视觉&IMU的视频插帧/deblur算法的开发和演进； 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； 方向三： 1.协助屏显相关算法的porting落地; 2.协助进行屏显效果的调试; 3.协助进行屏显算法的优化。