视觉导航和目标检测算法工程师 (远程全职)

关于我们:

我们是一家源自美国硅谷的科技公司，致力于在全自动飞行汽车领域推动创新的边界。我们的团队由充满活力、富有技术热情并且拥有共同愿景的个人组成，共同创建突破性的解决方案。利用先进的人工智能和自动导航技术，我们立志将城市空中出行的概念变为现实，迎来一个人类飞行便捷高效的新时代。加入我们，为该领域的突破性进展做出贡献。如果您对推动创新的边界充满热情，我们诚邀您成为我们充满活力的团队的一员！

职位概述:

作为一名机器视觉与图像处理软件工程师，您将在我们的自动返航和智能自主导航软件开发中担任关键角色。您将负责设计、开发和优化视觉定位与导航算法、图像预处理算法、目标检测与识别技术、态势感知系统以及视觉大语言模型的应用。通过您在计算机视觉和工程方面的专业知识，您将帮助我们创建下一代全自动飞行汽车和无人机的核心技术，确保在复杂环境中的安全与可靠性。

岗位职责:

l 算法开发: 优化和实现基于摄像头图像的视觉定位和视觉导航算法，确保其准确性、 稳健性和实时性。

l 实现目标识别和检测，特别是自主着陆能力，通过识别跑道和机场实现安全着陆。

l 进行图像语义分割和情景理解，增强无人机在复杂环境下的自主性。

l 使用深度学习模型（包括CNN、RNN、Transformer、VLM等）进行图像预处理和优化。

l 开发和优化去雾、去噪、去阴影、畸变矫正和颜色矫正算法，提升图像质量。

l 机器学习整合: 集成深度学习技术以改善视觉定位软件的适应性和鲁棒性。

l 优化: 持续优化软件性能，解决与可扩展性和资源约束相关的挑战。

l 测试和验证: 开发并实施软件端测试，验证各种条件和场景下视觉定位软件的可靠性和准确性。

资格要求:

l 计算机科学、机器人或相关领域的硕士学历+2年以上相关工作经验（或本科学历+3年以上相关工作经验）。

l 精通C++和Python，具备在C++平台上使用深度学习模型的经验。

l 在开发计算机视觉导航或图像处理算法方面具有丰富的实践经验：至少3年以上计算机视觉和图像处理相关经验，精通OpenCV，熟悉机器学习框架(PyTorch、LibTorch、 TensorFlow、Caffe等)，熟悉各种深度学习模型（CNN、RNN、Transformer、VLM等）并有相关项目经验。

l 在开发和实施SLAM算法方面具有丰富的实践经验，至少2年以上相关经验。

l 熟悉ROS 2（特别是Humble版本），有相关项目经验者优先。

l 了解相机和无人机的相关知识，包括相机校准、图像捕获技术和无人机摄影测量。

l 在目标识别、目标检测、图像语义分割和情景理解方面有丰富经验。

优先技能:

l 有视觉定位技术、视觉导航技术、视觉里程计、SLAM 和传感器融合方面的经验。

l 具备运用深度学习模型进行图像处理的能力，如 SuperPoint 和 SuperGlue。

l 具备视觉导航经验，如光流导航和特征跟踪导航。

l 了解摄像头校准和几何计算机视觉。

l 曾参与无人机、自动驾驶汽⻋、机器人或自主系统软件开发工作。

l 有高空无人机图像处理经验者优先。

l 有处理大规模图像数据集和实时视频处理经验者优先。

l 良好的问题解决能力和创新思维，能够在远程工作环境中有效沟通和协作。

l 较强的问题解决能力，能够独立工作并具有团队合作精神。

福利：

l 具有竞争力的薪资和股权选项。

l 项目完成金和利润分成计划。

l 灵活的工作时间和100%远程工作选项。

l 职业成长和学习创新技术的广阔机会。

l 协作和包容的公司文化。

l 使用前沿技术和真实应用的实践经验。

工作地点： 工作地点不限，可100%远程工作。

工作时间： 没有固定的每日工作时长要求，但需确保工作质量和及时性。

申请方式： 请将您的简历、过往工作经验及相关项目链接发送至电子邮箱：talents（at）flywardaero（doc）com

在邮件中，请简要说明您为何适合此职位，以及您对未来空中交通技术的看法。