50+專輯 ✦ 部門圖鑑－視覺感知軟體 AI 演算法工程師
🜚 具備能力
冒險拓荒的勇氣與野心
🜚 性格特質
熱愛擬策略，積極有活力
🜚 職位關鍵字
#開發單鏡頭與跨鏡頭之內外部參數自動校正演算法
#基於駕駛監控近紅外線影像，開發臉部關鍵點偵測、視線追蹤、心率偵測之演算法
#基於車用魚眼鏡頭影像，開發物件辨識與分割、軌跡追蹤與預測、深度估測之演算法
#透過參考最新的電腦視覺期刊論文或研究成果，分析並提出可自主開發的視覺演算法（CV）或深度學習模型（DL），以符合 ADAS 專案對效能及功能的需求
Q：一日工作內容？
1. 演算法的發想與設計
每天的工作從演算法的發想與設計開始，這是確保系統能夠高效運行的基礎。
2. 程式開發
接著進行程式開發，將設計好的演算法轉化為實際的程式碼，確保其能夠在系統中正常運行。
3. AI 模型訓練
進行 AI 模型訓練，優化模型的效能與準確度，確保其能夠在實際應用中達到預期效果。
4. 實驗驗證與結果分析
進行實驗驗證與結果分析，確保模型和演算法在各種情境下都能穩定運行，並根據分析結果進行調整和優化。
5. 部署至車用嵌入式平台
最後，將開發好的演算法和模型部署至車用嵌入式平台，並進行模擬環境與實車場域的測試，確保其在實際應用中的可靠性
Q：工作會使用到的工具？
1.雙螢幕
方便開啟多個視窗，同時查看程式碼、參考資料、實驗的即時狀態或作為嵌入式平台的輸出螢幕
2.雙筆電
為了不同的開發環境切換，一台是 Windows，另一台是 Linux，這樣的配置讓在 OA 系統、PC 及嵌入式平台間的切換更簡便
3.Python 與 C/C++
基礎開發語言，適用於多種開發需求
4.PyTorch 等框架
深度學習常用框架，方便進行模型訓練和測試。
5.Git
版本控制工具，用於進行多人協作，管理程式碼版本。
Q：工作中最有成就感的是？
真實應用環境中落地
往往是當開發出的演算法成功在真實應用環境中落地，並解決人類駕駛可能會遇到的問題或危險。看到團隊一起創新研發出的電腦視覺 AI 軟體能夠升級車輛功能，使駕駛開車時更安全更便利，就會深深感受到所做的努力化作了實際價值。尤其在投入了無數次的設計測試，最終看到成果獲得肯定與好評，更能讓人感到自豪，也激勵大家繼續努力追求更優異的解決方案。
Q：最喜歡光寶的事情是？
1. 鼓勵創新、重視技術研發
公司鼓勵員工提出新穎的概念並嘗試驗證其可行性。主管與團隊樂於支持創新想法，營造出積極探索和創新發想的氛圍。
2. 公司舉辦各類研討會與講座
公司定期舉辦研討會和講座，讓研發人員能夠交流和學習新技術或心得。這些活動也鼓勵跨部門合作，促進不同團隊之間的想法碰撞
Q：想投入此職位的新鮮人要做好什麼準備？
1. 扎根基礎程式能力與數學底子
建議從基礎的程式能力與數學底子開始扎根，這是進一步學習和應用的基礎。
2. 熟悉電腦視覺與深度學習的核心概念
熟悉電腦視覺與深度學習的核心概念，並透過專案實作累積實戰經驗，運用相關工具與框架，建立完整的技能組合。
3. 對於相機原理、鏡頭光學、硬體加速或嵌入式開發等知識有所研究研究相機原理、鏡頭光學等知識，有助於對影像的根本了解。硬體加速或嵌入式開發也是此職位不可或缺的技能，效能表現是實際部署中的關鍵。
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