人像虛化專家—成都
4-7萬元/月崗位定位
負責設計有競爭力的移動端人像虛化算法,并具備算法落地需要的硬件協同、性能優化與量產交付能力。
主要職責
1.系統方案Owner:設計并主導Depth+Matting+rendering整體方案。
2.端側落地與優化:基于C++/GPU(OPENGLES/Vulkan)與必要的NPU加速,將原型轉為量產可交付版本,完成內存/帶寬/功耗/時延優化。
3.利用硬件加速資源(ISP/NPU/GPU/Shader)進行算子設計與融合/優化
4.成像鏈路協作:與相機HAL/ISP/App/硬件團隊協作,確保成像鏈路一致性(例如AE/AWB/NR/HDR)
5.評測與回歸:制定算法級指標(深度誤差、邊界質量、景深遮擋正確性、時域抖動等)、構建離線自動化回歸與難例集回灌;與產品協同定義IQ目標與調優流程。
任職資格
1.在計算機視覺/圖像處理/計算攝影方向領域的相關經驗要求,碩士≥4年或博士≥2年。
2.至少主導/核心負責(虛化、深度、Matting、影像增強)過1–2個移動端量產項目,熟悉功耗/內存/帶寬/時間預算等線上約束。
3.在以下任一方向具備扎實技術能力,并具有跨方向融合能力:
a.深度估計(單/雙目、多攝或ToF)與補全/遮擋/邊界優化
b.人像Matting/分割(發絲/半透明/邊緣過渡)
c.景深/虛化渲染、物理建模
d.視頻時域一致性
4.工程能力強,精通C++,熟悉GPU/Shader優化與端側部署;理解傳感器/鏡頭/ISP協同與約束
5.理解相機傳感器、鏡頭、ISP各環節的協作機制,能在算法設計里考慮其局限與優化空間。能跨HW/FW/相機/應用團隊推進方案,面向量產交付與IQ目標閉環。
加分項
1.在手機相機/AR/VR/攝影類產品落地過Matting/虛化/深度特性;
2.具備生成式模型(GAN/Diffusion)在摳圖、景深增強、復原方向的實踐
3.算子量化(PTQ/QAT)與PyTorch路線的工程化部署經驗(如TorchScript/torch.compile/LibtorchMobile或自研推理);
4.有專利或代表性的工業成果。