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职位描述 1. 协助完成第一人称(Egocentric/Head-mounted)动作捕捉算法的研发,构建从原始视频到高质量人体姿态及动作序列的完整数据链路; 2. 研发并迭代2D/3D人体关键点检测、时序跟踪及三维重建技术,提升在遮挡、快速运动、光照变化等复杂条件下的系统鲁棒性与定位精度; 3. 建立并持续优化第一人称相机标定方案,确保系统稳定可靠; 4. 协同硬件与产品团队,定义第一人称采集规范与数据标准,推动算法在实际场景中的落地评估与持续调优; 5. 面向具身智能与机器人训练等下游应用,构建动捕数据的质量评估体系及自动化质检流程,提升数据生产效能与可用性。
职位要求 1. 计算机视觉、图形学、机器人、自动化或相关专业硕士及以上学历,具备扎实的数学基础(多视几何、最优化理论、概率统计); 2. 拥有人体动作捕捉、姿态估计或SLAM/视觉里程计等领域的项目实践经验,能够完成算法设计及工程化交付; 3. 至少精通以下方向之一的核心技术: · 人体姿态估计(Human Pose Estimation); · 多视几何与相机标定(如相机校准、光束法平差、三角测量); · 时序建模与滤波优化(卡尔曼滤波、平滑优化、神经时序模型); 4. 熟练掌握Python与C++,具备扎实的工程实现能力,熟悉PyTorch、CUDA、OpenCV等工具链; 5. 具备出色的问题分析与实验设计能力,能够通过系统化的消融研究与指标分析驱动算法迭代。 加分项 · 拥有第一人称(Egocentric)视觉理解或动作捕捉项目经验; · 具备IMU-视觉融合、实时系统优化或端侧部署经验; · 有开源项目贡献经历,或在CVPR、ICCV、ECCV、SIGGRAPH、RSS等高水平会议/期刊上发表过论文。



