负责计算机视觉应用中跟隐私安全相关的开发与创新，研究的问题包括但不限于：
1. 隐私安全：数据匿名化、差分隐私、对抗性训练、同态加密、联邦学习、安全多方计算等；
2. 联邦学习：无/半监督联邦学习、联邦多任务学习、联邦域适应等；
3. 计算机视觉：图像分类、物体检测、姿态检测、语义图像分割、OCR等；
4. 边缘AI：设计有效的模型搜索和压缩策略，部署在各种资源有限的终端/边缘设备上，例如全球第一款智能视觉传感器Sony IMX500/501；
5. 系统：设计、测试和改进隐私，鲁棒性相关的toolbox，以支持索尼真实场景中的 AI 应用，特别是成像和传感业务；
6. 业务支持：与人工智能、工程和产品团队建立长期合作关系，寻找具有影响力的机会来推出解决方案并推动长期业务增长。
1. 熟练掌握C++/Python编程，熟悉PyTorch/TensorFlow/Keras等框架；
2. 独立分析和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情；
3. 良好的沟通能力和团队合作能力；
4. 发表有影响力的研究成果，开发有影响力的工具，在顶级会议和期刊上发表演讲。
1. 行业内相关的实习以及全职工作经验，有国际获奖经历优先；
2. 具备隐私安全、计算机视觉、小模型压缩、差分隐私、对抗性学习等研究相关的开源项目的贡献背景；
3. 在国际顶尖会议或期刊（NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、AAAI等）发表论文；
4. 自我驱动力强，在具有挑战性的研究问题上不断深耕并达到业界顶尖水平。
