职位描述1. 双目深度算法研发，设计立体匹配算法（SGM、ELAS、深度学习端到端模型如PSMNet/CFNet），提升弱纹理/遮挡场景的深度估计精度； 2. 实时系统性能突破，实现算法在嵌入式平台的毫秒级推理（CUDA/TensorRT优化）； 3. 多模态感知协同，融合IMU/轮速计信息补偿运动模糊，开发动态场景的深度补全算法，构建双目与激光雷达/单目相机的跨模态标定与数据融合框架。 4. 极端场景攻坚，攻克低光照、强反光、雨雾干扰下的双目退化问题；开发视差-深度转换优化模型，联合标定参数与运动先验提升测距稳定性。 5. 建立评测体系，量化算法在KITTI、Middlebury等数据集以及仿真场景的关键指标（EPE>3px错误率、边缘保持度）。任职要求1. 计算机、 Robotics、自动化、电子工程等相关专业； 2. 精通C++/Python，掌握OpenCV/CUDA及深度学习框架（PyTorch/TensorRT），扎实的多视图几何基础（对极几何、相机模型、Bundle Adjustment）； 3. 2年+双目视觉算法开发经验，主导过实时双目系统落地项目，深入理解立体匹配全流程（代价计算/聚合/视差优化/后处理） 4. 熟悉基于深度学习的双目算法（如MonoDepth、Stereo TRansformer、FoundationStereo）及部署技巧； 5. 面对未知领域的问题，有很强的自学能力。 6. 在CVPR/ICCV/ECCV/NeurPS/ICLR/ACL/EMNLP等学术顶会有相关论文发表，或在相关国际竞赛中取得优异成绩者优先。
