旷视研究院招聘实习生啦！

• 通用物体检测

• few-shot learning

• 图像分类

• 多目标跟踪

• 单目标跟踪

• 扎实的编程基础

• 扎实的数学基础以及掌握包括数据结构在内的计算机基础知识

• 熟悉本研究领域的最新研究成果，公开数据集，和相关的开源系统

• 有很强的自学能力和独立思考能力，逻辑思路清晰，善于思考和表达自己的想法；同时又具备良好的团队合作精神

招聘人数

4人（紧急）

• 视觉 SLAM、VIO、Struct SLAM、多传感器融合定位

• 激光 SLAM（2D/3D 激光）

• 移动端三维重建、SFM、AR

• 导航、避障、控制算法

• 图形学与视觉几何

• 基于深度学习的视觉室内定位、Local Feature、图像检索

• 基于深度学习的深度估计/补全/Stereo等

• 基于深度学习的3D物体感知

• 无人驾驶场景高精地图

• 熟练掌握 SLAM、VIO、三维重建等算法知识

• 掌握多传感器融合算法

• 掌握多视图几何、图优化等相关算法

• 熟悉常见开源 SLAM 框架，例如 ORB-SLAM2、VINS、OKVIS 等

• 熟悉常见开源工具库，例如 ceres、g2o、Eigen、OpenCV 等

• 具有丰富的 C/C++ 编程经验

• 计算机、机器人、自动化等相关专业本科及以上学历

• 图片/视频流中的人脸、人体、车辆、车牌以及一般目标的检测

• 多目标跟踪（MOT）& 单目标跟踪（SOT）

• 行人/车辆重识别（ReID）以及Metric Learning

• 多视几何

• 小样本学习

• 特征变换、压缩、聚类

• 模型量化、压缩、蒸馏技术

• OCR、Activity、HOI、Crowd Counting、GAN

• 编程能力强，掌握一种或多种编程语言

• 对深度学习、目标检测、图像处理有浓厚的兴趣

• 工作踏实，保证出勤时间

招聘人数

4人（紧急）

• 物体检测、分割以及相关问题

• 高效模型设计

• 自监督、半监督、长尾、小样本

• 转化科研成果到业务实际问题

• 编程能力强

• 掌握流行的深度学习框架，能快速实现自己想法

• 工作踏实，保证出勤时间

• 针对机械臂场景的视觉感知和决策规划技术。主要涉及：检测，分割，6D位姿估计，抓点选取，路径规划，机械臂系统等 

• 基于深度学习的屏下指纹解锁方案。主要涉及：关键点提取，特征匹配，指纹信号增强与分割，图像拼接等 

• 端上云上人脸防伪技术。主要涉及：分类网络，模型量化压缩，多光谱图像增强，metric learning

• 针对移动平台的图像处理和理解技术。主要涉及：降噪、超分辨率、HDR、图像增强，多摄场景理解，语义分割，实例分割，移动端模型量化压缩蒸馏等

• 编程能力强，掌握一种或多种编程语言

• 数学基础扎实，有基本的概率统计、代数知识、有图像处理基础

• 对深度学习有一定的积累和浓厚的兴趣

招聘人数

1-2人

• 可微渲染、光流、跟踪等光流、跟踪等
  

• 3D目标（人/车）建模、3D场景重建

• 电子、计算机、自动化相关专业本科以上学历

• 扎实的编程基础，熟悉Python

• 有视频分析、三维建模、计算机图形学等相关科研经历

ur@megvii.com

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