1、持续跟进业内最前沿的深度学习视频编解码相关研究，掌握NNVC、端到端编解码、基于生成类视频编码中至少一项领域；
2、探索基于深度学习算法的编解码压缩性能上限，持续改进和优化算法压缩性能；
3、熟悉模型训练、蒸馏、剪枝、量化等流程。基于应用场景，对深度模型及工具链进行改进和定制，能够落地轻量级算法用于视频压缩算法、上下游链路优化。
1、硕士及以上学历；
2、有业内最前沿的深度学习视频编解码相关的研究基础，包括但不限于NNVC、端到端编解码，基于生成的视频编解码；
3、了解视频编解码标准（H.264/265，VVC/H.266，VPX/AV1或AVS系列）及算法框架细节；
4、熟练使用C/C++。
加分项：
1、具备端上模型部署和优化经验；
2、具备NNVC标准研发经历、拥有端到端编解码相关CVPR/ECCV等顶会或者竞赛获奖者优先；
3、具备编解码工程开发能力，熟悉x264/x265/vvenc等开源项目；
4、具备汇编、SIMD经验。
