岗位职责：
1.结构辨识与定位： 基于术中实时影像（如超声、内窥镜、术中CT/C型臂），研发鲁棒的特征提取与关键点识别算法，实现手术关键解剖结构的实时自动定位。
2.三维模型形变匹配： 研究并开发先进的非刚体配准算法，解决因呼吸、压迫或组织切除导致的器官形变与位移问题，实现术前模型与术中动态解剖结构的实时、高精度匹配。
3.多模态融合配准： 实现术前高分辨率三维重建模型（CT/MRI）与术中多源实时数据的高精度融合匹配，涉及点云对齐、网格变形及多维度空间映射等核心技术。
4.性能优化与系统落地： 负责核心算法在GPU/CUDA等高性能计算平台上的极致优化与工程化落地，确保导航系统在复杂临床环境中的实时性（低延迟）与稳定性。
5.前沿探索与技术攻关： 紧密跟踪图形学与医学影像领域的前沿进展，主导关键技术原型的验证与布局。
任职要求：
1.教育背景： 计算机科学、生物医学工程、数学、自动化或相关专业硕士及以上学历，博士优先。
2.精通 C++/Python，具备深厚的几何算法与数学功底。
3.熟练掌握 VTK、ITK、Open3D 等医学图像处理库，以及 OpenGL/Vulkan 等图形渲染API。
4.深入理解并实践过图形学核心算法：点云配准（ICP/NDT等）、网格处理、几何形变建模、非刚性配准。
5.熟悉常用的数值优化方法（如非线性最小二乘）及其在配准问题中的应用。
6. 具备计算机视觉或图形学算法在医学影像领域的实际研发经验，熟悉DICOM标准及CT/MRI等影像原理。
优先条件
1.拥有手术导航系统或增强现实（AR）医疗产品的完整算法开发与落地经验。
2.熟悉SLAM技术、深度学习医学影像分割（如nnUNet）或光流估计，并具备相关项目集成经验。
【此岗位BASE重庆/上海均可】