商汤影微芯片业务-机器视觉算法研究员
校招全职算法研究地点：上海 | 深圳 | 西安状态：招聘
任职要求
1.计算机视觉、人工智能、图像处理、电子工程等相关专业硕士及以上学历，具有扎实的数学与工程实现基础者优先; 2.熟悉图像感知算法，有多sensor 标定,智能硬件项目经验优先.有真实产品项目经验优先; 3.熟悉视觉-语言模型架构，理解Transformer、跨模态对齐、注意力机制等技术，微调方法(LORAP-Tuning等)及提示工程技巧，具备多模态任务训练经验者可以加分; 4.具备优秀的问题分析能力与学习能力，能快速适应技术变化和复杂系统挑战: 5.具备良好的沟通与团队协作能力，能够在多学科交又项目中发挥关键作用。
工作职责
1.构建多模态感知与理解系统，融合RGB、TOFIR、双目等多种传感器数据，实现从视觉到语义的高质量感知; 2.参与跨模态视觉-语言-动作(VLA)模型设计与开发，实现对图像属性、空间关系、动作执行等复杂场景的统一建模; 3.推进大模型在智能设备上的落地，包括图像-语言对齐、场景理解、指令驱动行为等能力
包括英文材料
OpenCV+
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At LearnOpenCV we are on a mission to educate the global workforce in computer vision and AI.
https://opencv.org/university/free-opencv-course/
This free OpenCV course will teach you how to manipulate images and videos, and detect objects and faces, among other exciting topics in just about 3 hours.
图像处理+
https://opencv.org/blog/computer-vision-and-image-processing/
This fascinating journey involves two key fields: Computer Vision and Image Processing.
https://www.geeksforgeeks.org/python/image-processing-in-python/
Image processing involves analyzing and modifying digital images using computer algorithms.
https://www.youtube.com/watch?v=kSqxn6zGE0c
In this Introduction to Image Processing with Python, kaggle grandmaster Rob Mulla shows how to work with image data in python!
学历+
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/
Transformer+
https://huggingface.co/learn/llm-course/en/chapter1/4
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
https://poloclub.github.io/transformer-explainer/
An interactive visualization tool showing you how transformer models work in large language models (LLM) like GPT.
https://www.youtube.com/watch?v=wjZofJX0v4M
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
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1.参与大规模语言模型的训练工作，通过数据质量提升、模型架构创新及训练算法改进等核心手段等手段，持续突破语言模型的性能； 2.基于业务需求设计数据解决方案，包括专业数据生产、合成和集成，确保交付模型能实质性促进业务性能提升； 3.追踪全球大模型技术前沿，快速实现创新技术的工程化落地，保持团队技术领先优势。
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