计算机视觉岗位职责
计算机视觉算法工程师岗位职责:
1)完成算法的产品化落地
2)负责自动驾驶中视觉感知算法的长期研发和迭代
岗位要求
1)具备扎实的图像处理,模式识别,计算机视觉等基本知识和常用算法
2)熟悉目标检测,跟踪,图像分割等其中一个或多个算法
3)熟悉深度学习框架如Caffe,Tensorflow,MXNet等其中一个或多个框架
4)工程能力强,精通C++开发,有视觉算法落地开发经验
5)有相关项目经验或者发表过相关论文者优先
6)团队建设和领导能力,具有技术团队管理经验优先
资深的可根据具体薪酬情况而谈岗位职责:
1)完成算法的产品化落地
2)负责自动驾驶中视觉感知算法的长期研发和迭代
岗位要求
1)具备扎实的图像处理,模式识别,计算机视觉等基本知识和常用算法
2)熟悉目标检测,跟踪,图像分割等其中一个或多个算法
3)熟悉深度学习框架如Caffe,Tensorflow,MXNet等其中一个或多个框架
4)工程能力强,精通C++开发,有视觉算法落地开发经验
5)有相关项目经验或者发表过相关论文者优先
6)团队建设和领导能力,具有技术团队管理经验优先
篇2:计算机视觉工程师岗位工作职责
简介:计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科,计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。
计算机视觉工程师职位描述(模板一)
岗位职责:
1.负责图像算法的设计和研发。包括但不限于:OCR、图像分析,图像识别,图像检测等方向;
2.负责业务环节中图像相关应用问题的需求发掘,设计,技术研发,以及推动上线落地和不断迭代优化;
3.跟踪前沿的算法理论,并且将优秀的算法应用到业务场景中,提升业务效果。
任职要求:
1.有良好的图像处理,机器学习研究背景,有代表性的成果或论文;
2.至少对于以下领域之一有良好的实际项目经验积累:使用深度学习解决图像中的目标检测和识别、图像分类、区域分割、字符识别、图像检索、图像内容理解、OCR等等;
3.精通机器视觉领域的常见开发包如OpenCV等;
4.熟悉Tensorflow开源框架者优先考虑;
5.扎实的数学基础,良好的英文论文阅读能力;
6.计算机、数学相关专业本科及以上学历;
7.良好的工程能力、良好的沟通、总结能力。
计算机视觉工程师职位描述(模板二)
岗位职责:
1.负责计算机视觉算法和深度学习算法的前沿技术的研发工作;
2.负责物体检测(行人、车辆、通用目标)、分类、跟踪、识别、图像理解、图像质量评估和增强等前沿技术研发和实现。
任职要求:
1.图像处理、模式识别、机器学习相关专业本科以上;
2.在深度学习、统计机器学习、计算机视觉和最优化方法等方面有较深入的研究;
3.熟悉物体(行人、车辆、人脸、通用目标)检测、跟踪与识别算法;
4.熟悉图像理解(分类、分割等);
5.熟悉cnn,rcnn,frcnn,boost,svm其中至少一种,并且有实战经验;
6.动手能力强,熟练掌握C/C++/Python/Matlab语言,有较强的算法分析和实现能力;
7.精通Caffe、M*Net、Tensorflow、Cuda-convnet、Torch等任一种深度学习开源框架者优先;
8.熟练阅读相关英文论文和专利,并能快速编程实现。
计算机视觉工程师职位描述(模板三)
岗位职责:
1.负责机器人定位导航算法开发;
2.负责深度图像处理算法的开发,实现目标的检测与跟踪,三维重建和三维物体识别;
3.负责基于3D摄像头、IMU等传感器的SLAM算法的研发;
4.负责机器人自主导航中的避障算法研发。
任职要求:
1.硕士以上学历,模式识别/通信/计算机/电子/数学相关专业;
2.两年以上VR机器人无人机等相关行业图像算法工作经验;
3.精通Matlab/C/C++,熟悉数字图像处理和图形常用算法原理;
4.对于利用深度相机对特定物体检测、跟踪算法有深入研究;
5.熟练掌握常见数据结构和算法,能够分析和优化计算逻辑,提升性能;
6.有OpenCV/PCL/OpenGL开发经验优先;
7.掌握基础算法知识,比如KF、EKF、PF等经验优先;
8.有PTAM、LSD-SLAM、ORB-SLAM等SLAM开发经验优先;
9.通过深度相机进行3Dmesh相关处理开发经验优先;
10.具备良好的学习能力,能够熟练阅读英文文献,并根据文献,快速实现相关算法。
计算机视觉工程师职位描述(模板四)
岗位职责:
1.从事图像处理、计算机视觉、模式识别等相关领域的算法研发;
2.参与项目包括但不限于美颜、人脸算法、图像合成、立体视觉、图像识别、OCR等;
3.上述领域算法的优化和集成工作,可能包括云端、手机或其它设备;
4.可能需要带领研发小组进行算法研发;
5.和产品团队紧密合作,确保算法成功产品化;
6.关注特定方向的研究进展、行业竞品动态。
任职要求:
1.本科及以上学历,计算机、电子、自动化、应用数学等专业优先;
2.3年以上图像处理、计算机视觉、模式识别算法研发经验;
3.有以下算法经验的优先:美颜算法,人脸算法,双摄算法(目标检测、识别,双摄标定、矫正、合成),深度图像合成,背景虚化,三维重建,低光增强(去噪、提亮、细节);
4.拥有扎实的技术功底,尤其在数据结构、算法和代码、软件设计方面功力深厚;
5.熟练掌握C/C++编程语言,熟悉OpenCV、Matlab;
6.熟悉相机成像原理、3A算法、高通、MTK平台相机架构及ISP工作原理者优先;
7.发表过高水平相关学术论文/专利者优先;
8.有团队管理经验,具备较强沟通能力者优先。
计算机视觉工程师职位描述(模板五)
岗位职责:
1.机器学习、深度学习等相关领域研究和开发工作;负责公司计算机视觉相关的技术、系统、产品的研发工作(人脸检测识别、图像分类标注、OCR、图像处理,SLAM等);
2.负责从事深度学习框架搭建,包括机器学习、图像处理等的算法和系统研发;
3.支持公司相关产品深度学习相关研究,负责业内和学术界相关技术的跟踪和原型化。
任职要求:
1.本科及以上学历,计算机技术、通信、电子、测控、自动化等相关专业,研究方向是机器视觉和图像处理方向;
2.具有扎实的计算机视觉和图像处理基础知识,熟悉去噪、增强、图像分割、图像配准等常见算法(如目标检测和跟踪、增强现实、图像分割增强、相机标定、立体视觉)
3.具有扎实的数学功底和良好的英语阅读能力;
4.可熟练使用OpenCV/Matlab等图像处理工具或函数库;有CUDA等并行程序开发经验,有Linu*下编程开发经验为佳;
5.熟练掌握C++或python语言编程,熟悉数据结构和算法设计;
6.熟悉SVM、决策树、CNN,RNN等机器学习模型,具有TensorFlow、caffe,Neon等平台使用经验;
7.较强的沟通能力和逻辑表达能力,具备良好的团队合作精神和主动意识,思维敏捷,敢于突破与创新;对图像处理分析技术充满激情。
篇3:计算机视觉工程师岗位工作职责
简介:计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科,计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的,可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息,所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。
计算机视觉工程师职位描述(模板一)
岗位职责:
1.负责图像算法的设计和研发。包括但不限于:OCR、图像分析,图像识别,图像检测等方向;
2.负责业务环节中图像相关应用问题的需求发掘,设计,技术研发,以及推动上线落地和不断迭代优化;
3.跟踪前沿的算法理论,并且将优秀的算法应用到业务场景中,提升业务效果。
任职要求:
1.有良好的图像处理,机器学习研究背景,有代表性的成果或论文;
2.至少对于以下领域之一有良好的实际项目经验积累:使用深度学习解决图像中的目标检测和识别、图像分类、区域分割、字符识别、图像检索、图像内容理解、OCR等等;
3.精通机器视觉领域的常见开发包如OpenCV等;
4.熟悉Tensorflow开源框架者优先考虑;
5.扎实的数学基础,良好的英文论文阅读能力;
6.计算机、数学相关专业本科及以上学历;
7.良好的工程能力、良好的沟通、总结能力。
计算机视觉工程师职位描述(模板二)
岗位职责:
1.负责机器人视觉系统开发工作;
2.设计系统构架,进行代码编写,算法优化及调试。
任职要求:
1.有良好的图像处理基础,对研究计算机视觉算法兴趣浓厚;
2.熟悉相机标定,三维重建,特征检测,目标识别以及运动跟踪算法;
3.精通OpenCV;
4.精通C++或Python;
5.有一定的英语读写能力;
6.有良好英语听说能力者优先考虑。
计算机视觉工程师职位描述(模板三)
岗位职责:
1.负责深度学习,计算机视觉的技术难点攻关与前瞻研究,领域包括图像识别,物体检测,视频分析,模型压缩等;
2.负责计算机视觉、深度学习相关的技术以及系统的研发。
任职要求:
1.在深度学习、统计机器学习、计算机视觉、最优化方法等任一方面有两年以上的研究经历;
2.熟悉物体(人体、人脸、通用目标)检测、跟踪与识别的基本算法;
3.能够熟练阅读领域论文,并且拥有较强算法实现能力;
4.具有良好的沟通能力和团队合作精神。
计算机视觉工程师职位描述(模板四)
岗位职责:
1.负责图像算法的设计和研发。包括但不限于:OCR、图像分析,图像识别,图像检测等方向;
2.负责业务环节中图像相关应用问题的需求发掘,设计,技术研发,以及推动上线落地和不断迭代优化;
3.跟踪前沿的算法理论,并且将优秀的算法应用到业务场景中,提升业务效果。
任职要求:
1.有良好的图像处理,机器学习研究背景,有代表性的成果或论文;
2.至少对于以下领域之一有良好的实际项目经验积累:使用深度学习解决图像中的目标检测和识别、图像分类、区域分割、字符识别、图像检索、图像内容理解、OCR等等;
3.精通机器视觉领域的常见开发包如OpenCV等;
4.熟悉Tensorflow开源框架者优先考虑;
5.扎实的数学基础,良好的英文论文阅读能力;
6.计算机、数学相关专业本科及以上学历;
7.良好的工程能力、良好的沟通、总结能力。
计算机视觉工程师职位描述(模板五)
岗位职责:
1.负责计算机视觉相关的技术、系统、产品的研发工作;
2.负责算法计算性能优化工作,推动其上线应用。
任职要求:
1.熟悉图像处理,物体检测、跟踪与识别的基本算法;
2.熟悉CNN,RNN等一些基本的神经网络模型;
3.对GPU编程有一定了解,有过Cuda开发经验;
4.对深度学习框架caffe,torch,tensorflow熟悉;
5.熟悉掌握C/C++以及Python;
6在CVPR,ICML,NIPS等发表过高水平论文者优先考虑;
7.具有良好的沟通能力和团队合作精神。