职位描述岗位职责 1. 参与第一人称视角人体、手部姿态重建算法研发，协助提升复杂场景下重建精度与时序稳定性； 2. 协助调研、复现多模态融合手部/人体运动重建方案，参与代码实现与验证； 3. 配合完成多相机标定、视觉-IMU、可穿戴传感器的数据融合、时间同步相关开发与测试； 4. 配合SLAM团队，测试并评估相机位姿误差对人体、手部重建结果的影响，输出测试报告； 5. 基于内部数据集，参与2D/3D姿态检测模型的数据预处理、评估、微调、训练； 6. 参与人体、手部采集方案落地、现场数据采集、算法验证，记录问题，支撑算法迭代； 7. 配合算法、硬件团队完成模块联调、效果验证，协助端侧相关原型验证。 任职要求 1. 在读硕士，计算机、机器人、电子工程、自动化等相关方向； 2. 掌握Python，有C++阅读/基础开发能力； 3. 基础扎实：线性代数、概率统计、优化基础，了解多视角几何，知道相机标定、PnP、三角化基本原理； 4. 了解MANO/SMPL/SMPL-X参数化人体/手部模型优先； 5. 了解时序滤波、非线性优化或深度学习时序建模思路； 6. 会使用PyTorch，能够独立完成模型训练、调参、评估； 7. 有深度相机（RealSense/ToF）上手调试、数据采集经验优先； 8. 有姿态估计、人体跟踪、IMU传感器融合相关项目/课程/竞赛经历。 加分项 - 第一人称视角人体跟踪、无标记动捕相关项目经历 - 视觉+IMU多模态融合、手部姿态估计项目 - 多相机标定、传感器时间同步实战经验 - 实时算法、XR/VR/AR相关开发、端侧部署原型经验
