【27届校招】算法研究员-MIG

1、参与端侧超分 / 生成式超分模型的训练与优化，围绕手机影像多场景、多倍率、多光照条件，开展 RAW 域超分辨率、细节重建、降噪与多帧融合等算法研究； 2、负责生成式 SR 及多帧重建方向的算法研究与实验验证，探索 Diffusion、Flow Matching、生成式先验等技术在超分辨率任务中的应用，研究 RAW 域信息建模、多帧对齐与融合、细节生成及真实纹理重建等关键技术； 3、围绕端侧部署约束，参与模型轻量化与推理优化，负责模型压缩、知识蒸馏、量化、剪枝、结构优化及推理加速等技术方案设计，推动高质量 SR / 生成式 SR 模型在移动端 NPU / GPU 等异构算力平台上的落地； 4、构建高质量RAW数据、训练与评测体系，负责真实 RAW 数据采集、噪声建模、数据合成、训练数据构建及多场景评测，持续优化数据、模型、损失函数、评价指标和实验流程，提升算法研发效率与模型可靠性； 5、跟踪超分辨率、生成式视觉、RAW 计算摄影、多帧重建及端侧 AI 等方向的前沿技术进展，结合手机影像业务场景开展技术预研和创新方案验证，推动前沿算法在实际产品中的应用。

1、掌握底层图像处理、计算机视觉、深度学习的基本方法，并在至少一个问题上有深入的理解 2、优秀的分析问题和解决问题的能力，具备刨根问底的精神，对解决具有挑战性的问题充满激情， 拥有较强的自我驱动力。 4、较强的算法实现能力，编程经验丰富，熟练掌握Python、C/C++等。 5、有图像处理项目、影像/画质类产品上线经验者优先。 6、有顶级会议/期刊发表者优先，如CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICML/AAAI/ICLR/TIP/PAMI/SIGGRAPH。