本文介绍了深圳多个计算机视觉相关的职位，包括视觉算法、智能视觉算法、视觉感知、机器视觉、视觉SLAM、3D视觉及3D视觉（点云、标定）等。职位要求涵盖硕士学历，扎实的计算机视觉和机器学习理论，熟悉C++/Python，以及对深度学习框架、图像处理、SLAM等技术的精通。对于不同岗位，还特别强调了特定领域的算法研发和系统集成能力，如目标检测、3D物体识别、点云处理和SLAM算法等。
1、 计算机视觉：负责计算机视觉关键算法研发，包括不限于目标检测、识别，关键点检测等算法研发，负责自动驾驶场景下视觉感知算法落地与系统集成。
要求：硕士，C++，计算机视觉及机器学习理论扎实，实践能力强，有AI经验优先，有Caffe/TensorFlow/Pytorch等优先。
2、 智能视觉算法：计算机视觉关键算法研发，包括目标检测、分类、分割、精细物体分类等核心算法研发，算法工具链的开发，包括模型压缩、知识蒸馏、模型量化、AutoML、图像处理、视频分析，NAS等。
要求：硕士，熟悉各种典型CNN网络的适用场景以及使用方法，熟悉TensorFlow、Caffe、MXNet、PyTorch等主流深度学习框架中的一种或多种;或熟练掌握数字图像处理、图形学相关算法，有扎实的数学及编程功底 。
3、 视觉感知（自动驾驶系统）：对图像、点云等数据中的静、动态场景要素的检测和追踪。
要求：硕士，C++/C或Python，扎实的算法和数据结构知识，精通深度学习、多视图几何和计算机视觉技术、滤波和优化算法（如卡尔曼滤波或粒子滤波）、感知传感技术应用其中一项。
4、 机器视觉：工业场景下传统2D/3D视觉算法的研究、开发以及优化。
要求：本科，熟悉2D/3D视觉算法，熟悉OpenCV/PCL/Open3D等视觉开源库，了解配准/测量/检测识别等算法的实际应用和原理，熟练运用C/C++/Python等一种或多种编程语言，熟悉常用数据结构和算法。
5、 视觉Slam：负责基于多传感器融合的车载高精度定位导航研究&
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