光学应用 AI 实习生

岗位职责： 1. 前沿调研与技术适配分析 调研可微光学、神经光学（Neural Optics）领域的前沿进展，重点分析基于神经⽹络的光学结构初 始化搜索、端到端光学设计的技术路径与落地案例，结合团队光/机/电全栈研发经验，挖掘技术与 微型摄像头（CCM）场景的适配切⼊点； 对⽐传统光学设计⼯具与主流可微光学框架（如Optiland、 DeepLens等）的特性，分析其在微型 摄像头结构设计、参数优化中的优劣，形成技术选型对⽐报告。 2. 可微光学引擎开发与验证 依托团队充沛算⼒⽀持，基于DeepLens等⼯具，搭建适⽤于微型摄像头（CCM）的可微光学引 擎，实现光学结构参数的⾃动微分与梯度优化； 设计并实现基于神经⽹络的光学初始化结构快速搜索模块，对⽐其与传统⼈⼯设计、随机搜索的效 率与精度差异，验证技术可⾏性。 3. 端到端光学设计与校准集成 基于可微光学引擎，构建微型摄像头（CCM）端到端设计链路，实现从光学结构初始化、参数优化 到成像质量预测的全流程⾃动化； 探索可微光学技术与Active Alignment（主动校准）⼯艺的融合⽅案，利⽤梯度优化能⼒提升校准 精度与效率，形成“设计-校准”⼀体化技术原型。 4. 成果沉淀与汇报 撰写技术调研报告与实验⽂档，梳理可微光学引擎在微型摄像头（CCM）场景的技术路线、关键难 点与解决⽅案； 开发端到端设计与校准Demo，向顶会论⽂团队及量产落地核⼼成员汇报成果，提供技术落地建 议。 任职要求： 1. 教育背景：光学⼯程、计算机科学、电⼦科学与技术、应⽤物理学等相关专业本科/研究⽣在校学⽣； 2. 技能要求： i. 熟悉Python/C++等⾄少⼀种编程语⾔，具备良好的代码实现与调试能⼒； ii. 具备深度学习基础，了解神经⽹络⼯作原理，熟悉⾃动微分机制者优先； iii. 熟悉DeepLens、Optiland等可微光学框架或⼯具者优先； iv. 熟悉传统光学设计⼯具，了解微型摄像头（CCM）光学原理者加分； 3. 其他要求：逻辑清晰、善于解决问题，具备良好沟通能⼒与团队协作意识，能独⽴推进研究任务； 4. 加分项：有微型摄像头（CCM）设计/光学仿真/Active Alignment相关项⽬经验、发表过可微光学/神经光学/光学AI相关论⽂、参与开源可微光学项⽬或算法竞赛获奖者。