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高级图像算法工程师

20000-30000
四川-成都 | 3年以上经验 | 本科学历
2026-06-10 更新 被浏览:
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职位描述
到岗时间:不限 婚况要求:不限 职位描述: 1.参与或主导摆放引擎的设计与实现:约束校验(碰撞、边界、靠墙等)、布局生成与优化(启发式/GA/SA 或约束求解)。 2.如采用模型预测:完成数据表示、预处理、模型推理封装、后处理与约束校验的闭环,并做好与规则引擎的融合与降级策略。 3.负责房间与家具的数据表示统一(多边形、网格、家具尺寸与朝向),以及几何计算(Shapely/NumPy)等基础模块。 4.实现或对接2D 平面图的生成与展示;可选负责 3D 场景展示或与前端/Unity 的对接。 5.编写清晰的接口(如 Python 模块或 REST API),便于业务层调用与后续产品化(户型图解析、家具库、交互编辑)。 6.保证代码可维护、可测试,并做好配置管理、日志与简单监控,便于排查与迭代。 岗位要求: 1.本科及以上学历,计算机、数学、自动化、地理信息等相关专业优先。 2.3年以上相关开发经验,有空间布局、路径规划、约束优化或图形/几何算法等项目经验者优先。 3.熟练使用 Python,具备良好的代码规范与模块化设计习惯。 4.扎实的数学与几何基础:平面几何、多边形与碰撞检测、坐标系与变换;能独立实现或选用库(如 Shapely)完成「点在多边形内、矩形重叠、边界约束」等逻辑。 5.理解约束满足、搜索与优化的基本思路:如启发式、贪心、遗传算法(GA)、模拟退火(SA)中的至少一种,并有实际编码经验。 6.阅读并理解线性规划/整数规划/约束求解(如 OR-Tools、SciPy)的文档,并能用于布局或排样类问题者加分。 7.要求具备团队管理能力,有大厂经验优先 【加分项】 1.有深度学习经验(PyTorch/TensorFlow):如图像/序列生成、强化学习(RL)、图神经网络(GNN)等,并能在「布局生成或布局评分」场景中做模型推理与后处理。 2.有 OnNX / 模型部署经验:模型导出、量化、推理封装与性能调优。 3.有室内设计、家装、CAD/ BIM 或游戏场景编辑相关项目经验,熟悉房间、家具、动线等业务概念。 4.有从 0 到 1 负责过算法产品或中台服务的完整落地经验。
求职提醒:求职过程请勿缴纳费用,谨防诈骗!若信息不实请举报。
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职位描述: 1.参与或主导摆放引擎的设计与实现:约束校验(碰撞、边界、靠墙等)、布局生成与优化(启发式/GA/SA 或约束求解)。 2.如采用模型预测:完成数据表示、预处理、模型推理封装、后处理与约束校验的闭环,并做好与规则引擎的融合与降级策略。 3.负责房间与家具的数据表示统一(多边形、网格、家具尺寸与朝向),以及几何计算(Shapely/NumPy)等基础模块。 4.实现或对接2D 平面图的生成与展示;可选负责 3D 场景展示或与前端/Unity 的对接。 5.编写清晰的接口(如 Python 模块或 REST API),便于业务层调用与后续产品化(户型图解析、家具库、交互编辑)。 6.保证代码可维护、可测试,并做好配置管理、日志与简单监控,便于排查与迭代。 岗位要求: 1.本科及以上学历,计算机、数学、自动化、地理信息等相关专业优先。 2.3年以上相关开发经验,有空间布局、路径规划、约束优化或图形/几何算法等项目经验者优先。 3.熟练使用 Python,具备良好的代码规范与模块化设计习惯。 4.扎实的数学与几何基础:平面几何、多边形与碰撞检测、坐标系与变换;能独立实现或选用库(如 Shapely)完成「点在多边形内、矩形重叠、边界约束」等逻辑。 5.理解约束满足、搜索与优化的基本思路:如启发式、贪心、遗传算法(GA)、模拟退火(SA)中的至少一种,并有实际编码经验。 6.阅读并理解线性规划/整数规划/约束求解(如 OR-Tools、SciPy)的文档,并能用于布局或排样类问题者加分。 7.要求具备团队管理能力,有大厂经验优先 【加分项】 1.有深度学习经验(PyTorch/TensorFlow):如图像/序列生成、强化学习(RL)、图神经网络(GNN)等,并能在「布局生成或布局评分」场景中做模型推理与后处理。 2.有 OnNX / 模型部署经验:模型导出、量化、推理封装与性能调优。 3.有室内设计、家装、CAD/ BIM 或游戏场景编辑相关项目经验,熟悉房间、家具、动线等业务概念。 4.有从 0 到 1 负责过算法产品或中台服务的完整落地经验。
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