商汤MIG-交付开发工程师（FAE）

1. 负责移动端AI画质图像算法框架迭代升级，实现算法到交付的模块化工作，提升算法SDK 在不同移动端复杂环境下的健壮性、兼容性 2. 负责SDK在高通、MTK平台的集成，包含Camera HAL 与 应用层集成，配合排查ISP 通路设置问题 3. 负责SDK 日常发版、维护，包括效果与稳定性相关问题排查、定位 4. 配合性能优化团队做SDK性能分析和优化 5. 设计并开发SDK自动化工具

AI后端开发工程师的核心任务是为AI能力构建稳定、高效且可扩展的后台服务，确保智能应用顺畅运行。其主要工作包括： ​​1.系统架构设计与优化​​：参与设计​​高并发、低延迟、高可用​​的后端系统架构以支撑AI服务。运用​​微服务、容器化（Docker/K8S）、消息队列（Kafka/RabbitMQ）、缓存（Redis）​​ 等技术，并优化数据库（如MySQL、MongoDB、向量数据库）性能 ​​2.数据处理与管道构建​​：​​构建和维护数据管道​​，支持海量数据的采集、清洗、存储与处理，为模型训练和优化提供支持，有时需设计​​数据闭环​​系统 ​​3.全流程开发与协作​​：参与从​​需求分析、设计、编码、测试到部署运维​​的全流程。需与​​算法工程师、前端工程师、产品经理​​等紧密协作，确保项目顺利交付 ​​4.技术攻坚与创新​​：​​解决模型部署和运行中的技术难题​​（如资源瓶颈、轻量化），​​探索和引入前沿技术​​（如大模型服务化、多模态、边缘计算）以提升产品竞争力

工作职责： 1. 测试体系建设：负责 AI 相机相关产品（端到端 + 服务端）的整体测试规划与策略制定，包括功能、性能、稳定性、兼容性、隐私安全等测试方向。 2. 服务端测试：深入理解 AI 相机后台服务,，制定服务端测试方案，构建自动化回归与监控体系。 3. 工具与平台建设：推动自动化测试平台、数据生成工具、模型评测工具链落地，提升测试效率与智能化水平。 4. 团队管理：带领测试团队（5 人左右），进行人员培养、任务拆解、测试流程优化，提升团队交付质量与效能。 5. 跨部门协作：与产品、研发、算法、运营团队紧密合作，推动 AI 相机业务的高质量快速迭代。

1、负责研究图像处理的前沿算法及实现，涵盖的课题包括但不限于：多帧融合、降噪、暗光增强、去模糊、HDR、超分辨率、Diffusion和GAN图像生成等。 2、负责画质类算法的开发、调优与部署。 3、针对实际的画质问题，进行算法方案设计，并实现和验证。