岗位职责 (Responsibilities)
1. CV工程化落地:
• 校正融合： 负责自动融合校正系统的工程化开发。利用 OpenCV/C++ 实现图像采集、特征识别、几何校正与边缘融合算法的本地化部署。
• 性能优化： 针对复杂投影环境，优化校正算法，压缩全流程时间，确保算法鲁棒性。
2. 软硬联调与集成 :
• 相机阵列： 负责工业相机阵列与投影系统的联调，解决多相机时间同步、视场拼接及世界坐标系对齐问题。
• 驱动应用：负责高性能工业相机（Basler/海康）及普通USB摄像头的SDK接入与数据流优化，确保高帧率下无丢帧。
3. 低成本算法探索:
• 无穿戴动捕： 配合算法团队，探索基于普通摄像头的动作捕捉方案，实现低成本的人体姿态估计场景应用。
• AI部署：负责轻量化AI模型（如YOLO/MediaPipe）在本地端的部署与加速（TensorRT/ONNX）。
4. 现场交付支持:
• 深入项目现场，在真实物理环境中调试视觉系统，解决工程问题。
任职资格 (Requirements)
1. 硬性门槛：
• 学历： 本科及以上，计算机视觉、图像处理、自动化、数学等相关专业。
• 经验： 3年以上 C++/Python 开发经验，有投影融合、几何校正、SLAM或三维重建项目经验者极佳。
• 技能： 精通 OpenCV，深入理解相机标定、特征点提取（SIFT/ORB）、单应性矩阵变换、网格变形等核心算法。
2. 工程能力：
• 多线程/并发： 精通 Windows/Linux 下的多线程编程，能处理高带宽图像数据流，无卡顿。
• 网络编程： 熟悉 Socket (TCP/UDP)、ZeroMQ、Protobuf 等网络通信协议。
• 硬件交互： 有丰富的硬件SDK接入经验（相机/传感器/采集卡）。
3. 加分项：
• 熟悉 Unreal Engine (UE4/UE5) 渲染管线，能编写插件交互。
• 有深度学习模型工程化落地经验。