小米视觉图像算法工程师实习生

1、参与图像、视频生成相关领域研发工作，探索视觉生成领域前沿方向 2、参与图像画质增强、视频可控生成、多模态视觉生成、视觉生成领域强化学习等方向研究 3、分析和解决算法产品化过程中出现的效果、性能等问题 4、参与学术研究，产出影响行业的科研成果

1、参与图像、视频生成相关领域研发工作，探索视觉生成领域前沿方向 2、参与图像画质增强、视频可控生成、多模态视觉生成、视觉生成领域强化学习等方向研究 3、分析和解决算法产品化过程中出现的效果、性能等问题 4、参与学术研究，产出影响行业的科研成果

1.​前沿算法研发​ •主导计算机视觉与AIGC核心算法研发（检测/分割/生成/多模态等），推动超分、修复、美化等技术在业务场景落地，实现效果与效率双优化。 •探索Stable Diffusion等生成式模型的应用创新，结合业务需求优化图像生成、智能编辑（如文本驱动编辑、语义修复）等关键技术。 2.工程化落地​ •完成算法从原型到产品的全链路开发，解决模型压缩（量化/剪枝）、推理加速（TensorRT/MNN部署）、跨平台适配等工程挑战。 •构建高精度、低延迟的CV pipeline，覆盖图像矫正、去噪、OCR等实际需求。 3.技术前瞻性研究​ •跟踪CVPR/ICML等顶会技术动态，针对性研发Diffusion Models、Vision Transformer等前沿模型，建立技术壁垒。

1、负责视觉大模型，多模态大模型、缺陷检测、目标检测、图像分割、相关算法的研发和实现，以及在工业场景的落地； 2、负责图像识别核心能力沉淀和产品化建设，多方协同，快速落地；利用计算机视觉和人工智能新技术，改进提升产品性能； 3、负责算法的优化和集成工作，包括边缘设备和云端；