小米顶尖应届-性能优化算法工程师- 相机
任职要求
1. 硕士及以上学历，计算机视觉/强化学习方向优先，具备移动端轻量级算法预研经验，主导过AI模型-硬件协同优化项目； 2. 精通轻量级神经网络架构设计，掌握TensorFlow Lite/ONNX Runtime等端侧推理框架，具有模型量化蒸馏实战经验； 3. 在知名顶会或顶刊发表过资源调度相关论文，或持有动态资源分配、多模态特征对齐领域授权专利； 4. 熟悉TVM/SNPE移动端优化工具链，具有ARM移动平台部署经验，掌握Android和Linux实时调度机制。
工作职责
1. 预研基于用户相机使用习惯预测用户相机操作的轻量级算法模式结构设计与开发； 2. 预研基于相机使用环境和场景预测相机运行所需资源分配的算法方案； 3. 设计系统状态实时监控，开发强化学习驱动的动态调度器，支持异构硬件单元毫秒级抢占； 4. 结合预测算法和动态调度器，实现相机负载均衡和帧率稳定。 【课题名称】 影像意图识别系统-AI调度器 【课题内容】 1. 轻量级用户行为预测算法设计； 2. 轻量级相机资源需求预测算法设计； 3. 开发系统资源AI调度器。
1. 开展异构计算能效优化关键技术预研，重点突破跨处理单元的动态电压调节（DCVS）与调度协同理论； 2. 探索新型底层调度机制，研究基于强化学习的负载跟踪算法并完成原型验证平台搭建； 3. 构建相机硬件特征驱动的功耗建模体系，研发动态任务映射策略的仿真验证与量化评估工具； 4. 预研编译优化协同技术，开发面向影像系统的LTO/PGO优化原型及跨平台效能分析工具链。 【课题名称】 低功耗影像系统设计 【课题内容】 1. 构建手机异构计算架构（CPU/GPU/cDSP）的系统级能效模型，探索流水线级功耗/性能观测理论框架； 2. 研究影像系统多模态资源协同调度机制，开发基于动态负载预测的自适应能效优化算法； 3. 建立相机场景驱动的功耗特征量化评估体系，预研DVFS与动态任务映射的跨层级协同优化路径； 4. 创新编译优化技术架构，探索过程间优化（IPO）与链接时优化（LTO）的深度协同机制及效能评估模型。
1. 负责相机画质算法的研发和优化，包括但不限于图像处理、降噪、锐化、超清等方面； 2. 参与相机软硬件系统的设计和开发，提升相机画质表现； 3. 负责相机画质算法的性能测试和模型/方案优化，提高算法效率和稳定性； 4. 跟踪业界最新的相机画质算法技术，包括DeepISP、diffusion大模型等，不断优化和改进公司的相机画质表现。 【课题名称】 拍照解析力生成算法 【课题内容】 1. 研发基础倍率/变焦模式下的纹理细节生成算法； 2. 研发transformer网络做去噪/超分任务的落地方案； 3. 研发运动/失焦deblur、纹理收边、细节增强等拍照后处理算法； 4. 探索图像大模型的小型化落地方案，以及训练数据生成方案。
1. 负责相机画质算法的研发和优化，包括但不限于图像处理、降噪、锐化、超清等方面； 2. 参与相机软硬件系统的设计和开发，提升相机画质表现； 3. 负责相机画质算法的性能测试和模型/方案优化，提高算法效率和稳定性； 4. 跟踪业界最新的相机画质算法技术，包括DeepISP、diffusion大模型等，不断优化和改进公司的相机画质表现。 【课题名称】 拍照解析力生成算法 【课题内容】 1. 研发基础倍率/变焦模式下的纹理细节生成算法； 2. 研发transformer网络做去噪/超分任务的落地方案； 3. 研发运动/失焦deblur、纹理收边、细节增强等拍照后处理算法； 4. 探索图像大模型的小型化落地方案，以及训练数据生成方案。
1. 负责相机画质算法的研发和优化，包括但不限于图像处理、色彩还原、影调压缩等方面； 2. 参与相机软硬件系统的设计和开发，提升相机画质表现； 3. 负责相机画质算法的性能测试和模型/方案优化，提高算法效率和稳定性； 4. 跟踪业界最新的相机画质算法技术，包括DeepISP、diffusion大模型等，不断优化和改进公司的相机画质表现。 【课题名称】 影调增强算法研发 【课题内容】 1. 高动态范围成像算法研发； 2. 图像重打光、影调映射算法研发； 3. 图像恢复、增强、修复等低层视觉算法研发； 4. 基于深度学习的SoftISP算法研发； 5. 基于大模型的影调算法研发。