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1、推進計算機視覺和深度學習領域的核心算法；
2、構(gòu)建計算機視覺或深度學習領域的關鍵應用；
3、將最好的算法在有趣有用的商業(yè)場景中落地；
4、職位方向：圖像處理、算法量產(chǎn)、視覺感知、通用檢測與識別、模型壓縮與加速、量化算法、模型加密與部署等。

職位方向：
1、圖像處理：負責計算機視覺前沿學術論文復現(xiàn)及codebase搭建，在baseline基礎上對已有方法做改進，研究內(nèi)容整理及論文撰寫等工作；
2、圖像降噪：熟悉計算機視覺領域的知識，熟悉深度學習相關知識，有降噪或者超分項目經(jīng)驗；熟練使用python，有較強工程能力；熟悉主流的深度學習框架；
3、圖像多光譜：熟悉計算機視覺領域的知識，熟悉深度學習相關知識，有一定的工程能力；對成像系統(tǒng) /光學系統(tǒng)有一定了解，有攝影經(jīng)驗，對攝影有自己的理解；
4、算法量產(chǎn)：熟悉計算機視覺領域相關知識，熟悉深度學習；了解NeRF，rendering等相關知識優(yōu)先；
5、通用識別：熟悉計算機視覺領域知識，了解GNN，diffusion model，跨模態(tài)檢索；有clip，owlvit，delta tuning等跨模態(tài)相關工作者優(yōu)先；
6、通用目標檢測： 2D檢測研究方向：通用目標檢測，知識蒸餾等方向研究or落地；3D檢測研究方向：多模態(tài)融合，camera-only3D感知等方向研究or落地；
7、視覺感知算法：負責計算機視覺感知方向前沿算法研究、論文復現(xiàn)、針對公開數(shù)據(jù)和業(yè)務數(shù)據(jù)進行對已有算法就行改進優(yōu)化，總結(jié)整理論文撰寫相關工作等；
8、模型壓縮與加速：熟悉計算機視覺相關領域的知識, 熟悉深度學習, 要求熟悉transformer結(jié)構(gòu)或自監(jiān)督學習；有扎實的數(shù)理基礎和英文論文撰寫能力，發(fā)表過論文者優(yōu)先。

1、扎實的數(shù)學基礎；
2、基本的編程能力：熟悉C++/C或Python；
3、充滿技術熱情，有較強的自驅(qū)力和學習能力；
4、加分項：熟悉機器學習或計算機視覺領域的最新研究成果和相關的開源系統(tǒng)；
5、加分項：熟悉Pytorch/TensorFlow/天元MegEngine等開源深度學習框架；
6、加分項：系統(tǒng)的科研經(jīng)歷，有領域內(nèi)頂級會議論文發(fā)表，有過數(shù)學/物理等競賽經(jīng)歷；
7、實習時長至少3個月，6個月及以上優(yōu)先。

http://zhaopin.megvii.com/campus_apply/megviihr/38642#/job/0bc76766-7fc9-49b8-a3c9-0be4c2e7c89b