具体职责包括：
1.训练新的人体运动捕捉模型，以支持不同场景和硬件的需求。
2.收集并管理多样化的训练数据集，涵盖受试者服装、动作和环境条件的各种变化。
3.优化推理流程，在某些应用场景下实现实时推理。
4.确保三角测量结果的准确性和稳定性，必要时应用约束或滤波器以减少噪声。
5.与团队合作，将新模型和工作流程融入整个系统。

本科及以上学历，电器工程/机械工程/计算机工程等相关理工科背景；
在计算机视觉领域具有深厚专业知识，包括摄像头校准、3D 重建和三角测量。
具备扎实的机器学习能力，有使用PyTorch 等深度学习框架的实践经验。
有训练人体姿态估计或运动跟踪模型的经验。
能够管理和优化大型、多样化数据集的工作流程。
精通针对硬件限制（如有限 GPU 内存）优化模型推理。
熟练掌握 Python 和 C++ 等编程语言。
熟悉 OpenCV 等计算机视觉库。
出色的解决问题能力，能够独立并协作工作。
技术娴熟、有深度学习项目开发经验，共同开发基于视觉的无标记运动捕捉系统。