千问千问C端事业群-移动端相机应用开发专家(Android&iOS)-杭州&深圳
社招全职5年以上技术类-开发地点:深圳 | 杭州状态:招聘
任职要求
1、5年以上相机、图像处理或者视频处理相关工作经验; 有移动端RAW域和YUV域算法应用的开发经验; 2、精通 C/C++等编程语言,3年以上相关开发经验,熟悉常用设计模式; 3、熟悉音视频编解码标准(H.264/H.265/AV1/VP8/VP9),熟悉音视频容器格式(MP4/MKV/TS/FLV)及封装/解封装流程; 4、熟悉RTMP/…
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工作职责
专注于将AI 智能硬件移动端技术落地,移动端对接实现 AI 硬件,建立AI 智能硬件移动端中所需要的App和SDK能力 1、负责移动端总体架构设计和技术选型; 2、负责移动端RAW域和YUV域多媒体的开发与落地; 3、负责移动端核心业务模块的研发和技术攻关; 4、负责创新业务及AI 智能硬件移动端业务落地。
包括英文材料
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!
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/
C+
https://www.freecodecamp.org/chinese/news/the-c-beginners-handbook/
本手册遵循二八定律。你将在 20% 的时间内学习 80% 的 C 编程语言。
https://www.youtube.com/watch?v=87SH2Cn0s9A
https://www.youtube.com/watch?v=KJgsSFOSQv0
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in the C programming language.
https://www.youtube.com/watch?v=PaPN51Mm5qQ
In this complete C programming course, Dr. Charles Severance (aka Dr. Chuck) will help you understand computer architecture and low-level programming with the help of the classic C Programming language book written by Brian Kernighan and Dennis Ritchie.
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更新于 2026-03-30深圳|杭州

实习技术研发类
1.负责计算机视觉方向SDK开发及端侧NPU的算法部署与性能调优; 2.跟进模型量化及优化流程,以及基于硬件优化的模型进行修改; 3.基于业务场景设计模型评测体系,通过数据增强、损失函数优化等手段提升准确率。
更新于 2026-06-16上海
实习阿里巴巴2027
1. 参与公司自研或开源(如MNN, TNN, NCNN, TVM, MLIR等)移动端推理引擎的开发,针对ARM CPU、GPU (Adreno/Mali)、NPU (Hexagon/Neural Engine) 进行算子性能优化; 2. 负责深度学习模型的量化策略研究(PTQ/QAT),实现INT8/INT4甚至更低精度的推理加速,同时保证模型精度损失最小化; 3. 参与LLM(大语言模型)或多模态模型在移动端的部署优化,包括KV Cache管理、显存优化、流式生成加速及低功耗推理策略; 4. 研究和实现基于不同硬件后端的自动调度策略,提升模型在复杂场景下的推理效率和能效比; 5. 参与模型转换工具、性能分析Profiler、调试工具的开发,提升算法工程师的端侧部署效率。
更新于 2026-03-17杭州|上海|深圳