职位详情
岗位定位
负责移动端人像虚化算法的竞争力设计,具备从算法研发到硬件协同、性能调优及量产交付的全链路落地能力。
主要职责
1. 系统方案主导:牵头设计 Depth + Matting + Rendering 一体化技术路径,承担整体架构规划与推进。
2. 端侧实现与优化:基于 C++ 及 GPU(OPENGL ES/Vulkan)并结合 NPU 加速能力,完成原型到可量产版本的转化,落实内存、带宽、功耗与时延的系统级优化。
3. 硬件加速整合:针对 ISP / NPU / GPU / Shader 等硬件资源进行算子级设计、融合与效能提升。
4. 成像系统协同:联合相机 HAL / ISP / App / 硬件团队,保障 AE / AWB / NR / HDR 等关键环节在成像链路中的统一性与稳定性。
5. 测评体系构建:建立算法层面评估标准(如深度误差、边缘质量、遮挡合理性及时域抖动),搭建离线自动化回归流程,推动难例数据沉淀;配合产品定义画质目标与调参规范。
任职资格
1. 具备计算机视觉 / 图像处理 / 计算摄影方向相关背景,硕士学历需4年以上经验,博士学历需2年以上经验。
2. 主导或作为核心成员参与过1–2个移动端人像虚化、深度估计、Matting 或影像增强类项目的量产落地,熟悉实际部署中对功耗、内存、带宽和时序的要求。
3. 在以下至少一个领域有深入积累,并具备多技术方向融合能力:
a. 深度估算(单目/双目/多摄/ToF)及其补全、遮挡处理与边界精细化
b. 人像分割与Matting(发丝细节、半透明区域、边缘过渡表现)
c. 景深模拟与虚化渲染,具备物理建模能力
d. 视频序列下的时域连贯性控制
4. 具备扎实工程实现能力,熟练掌握 C++,了解 GPU/Shader 性能调优及端侧部署流程;理解传感器、镜头与ISP间的协作关系及限制条件
5. 熟悉相机成像各模块(传感器、镜头、ISP)的工作机制,能在算法设计中前瞻性考虑硬件约束与优化潜力;具备跨 HW/FW/相机/应用 团队协作经验,推动方案闭环至量产与画质目标达成
加分项
1. 有人像 Matting / 虚化 / 深度相关功能在手机相机、AR/VR 或摄影类产品中的实际落地经验;
2. 在生成模型(GAN/Diffusion)应用于抠图、景深增强或图像复原方向有实践积累;
3. 具备算子量化(PTQ/QAT)经验,熟悉 PyTorch 生态下的工程化部署方案(如 TorchScript / torch.compile / Libtorch Mobile 或自研推理框架);
4. 拥有已授权专利或具有代表性的工业界成果。
负责移动端人像虚化算法的竞争力设计,具备从算法研发到硬件协同、性能调优及量产交付的全链路落地能力。
主要职责
1. 系统方案主导:牵头设计 Depth + Matting + Rendering 一体化技术路径,承担整体架构规划与推进。
2. 端侧实现与优化:基于 C++ 及 GPU(OPENGL ES/Vulkan)并结合 NPU 加速能力,完成原型到可量产版本的转化,落实内存、带宽、功耗与时延的系统级优化。
3. 硬件加速整合:针对 ISP / NPU / GPU / Shader 等硬件资源进行算子级设计、融合与效能提升。
4. 成像系统协同:联合相机 HAL / ISP / App / 硬件团队,保障 AE / AWB / NR / HDR 等关键环节在成像链路中的统一性与稳定性。
5. 测评体系构建:建立算法层面评估标准(如深度误差、边缘质量、遮挡合理性及时域抖动),搭建离线自动化回归流程,推动难例数据沉淀;配合产品定义画质目标与调参规范。
任职资格
1. 具备计算机视觉 / 图像处理 / 计算摄影方向相关背景,硕士学历需4年以上经验,博士学历需2年以上经验。
2. 主导或作为核心成员参与过1–2个移动端人像虚化、深度估计、Matting 或影像增强类项目的量产落地,熟悉实际部署中对功耗、内存、带宽和时序的要求。
3. 在以下至少一个领域有深入积累,并具备多技术方向融合能力:
a. 深度估算(单目/双目/多摄/ToF)及其补全、遮挡处理与边界精细化
b. 人像分割与Matting(发丝细节、半透明区域、边缘过渡表现)
c. 景深模拟与虚化渲染,具备物理建模能力
d. 视频序列下的时域连贯性控制
4. 具备扎实工程实现能力,熟练掌握 C++,了解 GPU/Shader 性能调优及端侧部署流程;理解传感器、镜头与ISP间的协作关系及限制条件
5. 熟悉相机成像各模块(传感器、镜头、ISP)的工作机制,能在算法设计中前瞻性考虑硬件约束与优化潜力;具备跨 HW/FW/相机/应用 团队协作经验,推动方案闭环至量产与画质目标达成
加分项
1. 有人像 Matting / 虚化 / 深度相关功能在手机相机、AR/VR 或摄影类产品中的实际落地经验;
2. 在生成模型(GAN/Diffusion)应用于抠图、景深增强或图像复原方向有实践积累;
3. 具备算子量化(PTQ/QAT)经验,熟悉 PyTorch 生态下的工程化部署方案(如 TorchScript / torch.compile / Libtorch Mobile 或自研推理框架);
4. 拥有已授权专利或具有代表性的工业界成果。
2026-05-17 13:40
IP属地:四川成都
职位福利
硕士3-5年C/C++depth深度学习matting人像算法虚化

北京极感科技有限公司
不需要融资 · 100-499人

工作地址

鱼泡安全保障
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