来源：旷视研究院

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岗位一：检测算法优化实习生

【岗位职责】

1. 设计数据采集、标注方案，通过编程处理生产高质量数据

2. 进行数据分析，通过数据调优提升算法性能

3. 学习现有算法，并进行效果改进和性能调优

【职位要求】

1. 能使用Python进行开发, 加分项: 熟练使用Numpy或OpenCV

2. 熟悉计算机视觉相关领域的知识，熟悉基本的图像处理操作

3. 熟悉深度学习相关知识，对分类、检测、分割等任务有深入了解、有相关项目经验者优先

4. 熟悉深度学习框架，如pytorch或者tensorflow

5. 有较强的发现问题、分析问题和解决问题的能力

6. 有较强的责任心和沟通能力

7. 每周工作5天，实习时间至少3个月

 岗位二：图像分割算法优化实习生

【岗位职责】

1. 设计、改进、训练、分析目标检测和图像分割相关算法，并协助将研究成果在真实业务场景中落地

2. 对前沿技术进行调研，复现前沿科研成果

3. 利用前沿技术对当前算法进行改进，提升算法性能，在顶级会议和期刊上发表论文

4. 研究模型蒸馏、剪枝等方法，提升端上算法性能

【职位要求】

1. 扎实的编程基础。熟练掌握计算机算法、数据结构相关专业知识

2. 熟悉基本的机器学习算法和深度学习算法

3. 熟悉 Python 等至少一门脚本语言，使用过 Theano, Caffe, Torch, TensorFlow 等开源深度学习框架优先

4. 热爱新技术，对技术研究和应用抱有浓厚的兴趣，有强烈的上进心和求知欲，善于学习和运用新知识

5. 较强的沟通能力和表达能力，具有良好的团队合作净胜和主动沟通意识

6. 有较好的学术成果（例如顶级会议第一作者）优先

 岗位三：导航算法实习生

【岗位职责】

1. 负责移动机器人路径规划、避障算法的研发与实现

2. 负责研发机器人在未知环境下的自主探索算法

3. 负责机器人系统导航架构和逻辑的实现与调试

4. 负责导航规划算法以及控制算法的优化

【职位要求】

1. 具有计算机、自动化、控制理论、机器人等相关专业在读本科或以上学历

2. 熟悉ROS平台，熟悉开源的导航算法包(如movebase等)

3. 熟悉无人车或无人机中的局部轨迹规划算法，如 teb, minimum snap、Lattice planner 等

4. 具有轨迹规划、循迹和避障等实际项目的优先考虑

5. 具备仿真平台或实际机器人的导航规划相关经验

6. 熟练掌握C/C++编程，熟悉常用的数据结构和算法，熟悉状态机等系统设计方法

 岗位四：SLAM/VIO/三维重建算法实习生

【岗位职责】

1. 研究和开发视觉 SLAM、VIO、三维重建算法

2. 研究视觉与 IMU、码盘、激光等多传感器融合算法与高精地图重建

【职位要求】

1. 熟练掌握 SLAM、VIO、三维重建等算法知识

2. 掌握多传感器融合算法

3. 掌握多视图几何、图优化等相关算法

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

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

6. 具有丰富的 C/C++ 编程经验

7. 计算机、机器人、自动化等相关专业本科及以上学历

【优先要求】

1. 熟悉 ROS 系统开发

2. 了解计算机视觉相关的深度学习知识

3. 会使用 OpenGL、Unreal 或者 Unity 开发

4. 具有 AR/VR 等相关开发经验

 岗位五：视觉定位和建图实习生 (深度学习/3D)

【岗位职责】

1. 参加某顶会视觉定位类比赛，以及后续算法工程化工作 (应用可以为AR/VR, 移动机器人等)

【职位要求】

1. 可以尽快入职， 实习时间至少三个月， 暂不支持远程工作

2. 候选人感兴趣slam和深度学习结合方向， 视觉定位相关工作熟悉pytorch

3. 有一定v-slam基础，熟悉特征提取、特征匹配、外点剔除、稀疏特征重建、室内室外视觉定位等

【优先要求】

1. 候选人有ACM等经验

2. 有计算机视觉类、机器学习类(Kaggle等)参赛相关经验

3. 具有实际深度学习相关项目经验、熟练使用Tensorflow/Pytorch/TensorRT等常用框架者优先

4. 在ICCV、CVPR、NIPS等相关会议取得过优秀成绩或发表论文者优先

5. 了解3D视觉/SLAM等算法/开源库/开源框架等优先 (如colmap, superpoint, netvlad等)

岗位六：目标检测算法实习生

【岗位职责】

1. 研究物体检测、分割以及相关问题

2. 高效模型设计

3. 自监督、半监督、长尾、小样本科研探索和业务转化

【职位要求】

1. 编程能力强

2. 掌握流行的深度学习框架，能快速实现自己想法

3. 工作踏实，保证出勤时间

4. 在CV领域做出好的科研工作，冲击顶会抑或实战落地. 维护组内codebase和复现前沿方法，赋能业务和科研。

岗位七：量化压缩算法工程师实习生

【岗位职责】

1. 专注于利用量化算法实现模型的压缩与加速,  包括PTQ(Post-Training-Quantization), QAT(Quatization-Aware-Training).

2. 优化量化压缩算法

3. 进行低bit transformer训练

【职位要求】

1. 熟悉pytorch

2. 熟悉python语言编程

3. 有较好的数学基础和较强的论文阅读和理解能力

4. 熟悉CV领域的SOTA backbone结构 和 vtransformer 优先

5. 熟悉量化, 剪枝, 蒸馏, NAS, 自监督学习者优化

【福利】

1. 获得算法大牛的辅导与培训

2. 实现计算机视觉技术与深度学习技术快速提升

3. 参与核心项目，发paper，甚至独自带领团队探索前沿课题

4. 掌握AI算法商业落地解决方案

5. 实习表现优秀者, 可获得转正机会

6. 具有竞争力的实习薪资，免费零食, 餐补, 加班打车报销等

工作地点：北京市海淀区融科资讯中心A座

投递邮箱：ur@megvii.com

简历命名格式：姓名-学校-年级-岗位名称，如“小明-清华大学-研一-图像分割算法优化实习生”

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