传音
影像算法开发工程师（深圳）(J20307)
影像算法开发工程师（深圳）(J20307)
发布于 11 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公计算机视觉工程
计算机视觉工程
Aigc
多模态
影像算法
模型部署
深度学习
计算摄影
计算机视觉
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
前沿影像算法岗，技术成长空间大，WLB和薪资细节需进一步确认。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3万
与计算机视觉工程中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
84 个在招 · 其中计算机视觉工程 4 个
市场机会
选择适中
深圳 · 计算机视觉工程 · 38 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责手机影像相关的算法研究与产品化落地工作
你需要围绕手机拍摄与编辑的真实场景，参与从算法原型开发、模型训练、效果优化到端侧部署的全流程
工作方向涵盖人像算法、基础画质、AIGC图像/视频编辑、多模态理解及影像Agent等前沿领域，旨在提升手机在复杂场景下的影像质量和用户体验
最低要求
计算机、人工智能、图像处理、模式识别、信号处理、自动化、电子信息、通信、软件工程、数学、光学等相关专业硕士或博士研究生
具备扎实的数学基础、数据结构与算法基础，熟悉 Python，了解 C / C++ 更佳，熟悉 Linux 开发环境和常用深度学习框架，具备模型训练、实验设计、指标分析和效果调优经验
具备较强的问题分析能力和工程实现能力，能够根据真实样张问题进行定位、复现、对比和优化
具备良好的英文论文阅读能力，能够跟进 CVPR、ICCV、ECCV、SIGGRAPH、ICLR等相关方向论文
工作职责
围绕真实手机拍摄与编辑场景，参与影像算法的论文调研、原型验证、模型训练、效果优化与产品化探索
参与手机影像项目中的算法原型开发和效果迭代，包括人像算法、基础画质算法、AIGC 图像/视频编辑、多模态理解、影像 Agent和模型轻量化部署等方向
结合真实拍摄样张和业务问题，进行数据分析、问题定位、算法改进和实验对比，提升暗光、逆光、高动态、人像、视频、复杂场景下的影像质量与用户体验
参与模型训练、推理优化、量化部署和端侧性能评估，探索算法效果、时延、功耗、内存之间的平衡
与算法、Camera 软件、系统调试、测试和硬件相关团队协作，了解手机影像从算法研究到产品落地的完整流程
跟踪计算摄影、AIGC、多模态大模型、影像 Agent、端侧 AI 等方向的前沿论文和行业动态，参与内部技术分享、方案讨论和创新课题探索
优先资格
有图像处理、AIGC、多模态、计算摄影、模型部署等项目经验者优先
在高水平会议/期刊发表论文、参与高水平科研项目、开源项目或在相关竞赛中取得优秀成绩者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿性强：直接参与AIGC、多模态、端侧AI等前沿技术在消费电子产品的落地应用
- 行业影响力大：手机影像技术直接面向亿万用户，工作成果有极高的可见度和市场影响力
- 技术栈全面：能够接触从算法研究、模型训练到端侧部署的全链路，获得完整的技术视野
- 技术深度要求高：需要持续跟进学术前沿并解决复杂的工程优化问题（如效果、功耗、内存的平衡）
- 跨团队协作复杂：需要与算法、软件、硬件、测试等多个团队紧密配合，对沟通和协作能力要求高
- 效果与产品平衡：学术上的最优解未必是产品上的最优解，需要在理想效果与现实约束间找到最佳实践
- 适合对手机影像技术有浓厚兴趣，具备扎实算法和工程能力，追求将前沿技术快速转化为用户喜爱的产品功能的硕士或博士毕业生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 技术专家路线：深入钻研特定影像技术领域（如计算摄影、AIGC），成为该领域的资深专家或架构师
- 技术管理路线：在具备出色技术能力的基础上，带领团队进行技术攻关和项目落地，向技术负责人发展
- 行业影响力路线：通过发表高水平论文、参与开源项目或主导行业标准，成为该细分领域的知名专家
- 参与手机影像核心算法的研发，包括人像、画质增强、AIGC编辑和多模态理解等方向
- 进行算法原型开发、模型训练、效果优化，并将算法部署到手机端侧以实现产品化
- 结合真实用户拍摄场景和样张数据，分析和解决实际影像问题，持续迭代优化体验
- 深厚的数学基础和扎实的编程能力（Python，C/C++），熟练使用深度学习框架进行模型训练与调优
- 具备计算摄影、图像处理或计算机视觉领域的专业知识，能阅读和跟进前沿论文
- 拥有良好的工程实践能力，能将算法效果、功耗、时延等多目标进行平衡与优化
申请策略
- 在面试中展示你对手机影像痛点的思考，例如你平时拍照时遇到的问题以及可能的算法解决方案
- 了解传音在非洲等新兴市场的影像技术特色和用户需求，这能体现你对公司的了解和业务同理心
- 突出与图像处理、计算机视觉、AIGC、模型部署相关的项目经验，详细说明你的贡献和技术栈
- 列出在CVPR/ICCV/ECCV等高水平会议或期刊发表的论文，以及在相关竞赛中的获奖情况
- 强调使用Python/C++和主流深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）解决实际工程问题的能力
- 深入学习和实践端侧模型优化技术，如模型量化、剪枝、知识蒸馏等，了解移动端AI计算特点
- 关注AIGC和多模态大模型在影像编辑领域的最新应用，尝试进行相关的个人项目或论文复现
面试指南
- 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）来结构化地描述项目经验，重点突出你的技术决策和量化成果
- 解释算法原理时，先说明解决的核心问题，再简要阐述关键步骤，最后结合实际场景讨论其适用性与局限性
- 回答系统设计或优化类问题时，从“效果”、“性能”、“资源消耗”三个维度展开分析，体现你的工程思维和权衡能力
- 请介绍一个你过去负责的图像处理或CV项目，你在其中承担的核心工作是什么？遇到了哪些技术挑战，如何解决的？
- 请解释一个你认为最有趣的影像算法原理（如人像虚化、HDR、降噪），并说明其优缺点
- 如何在手机端部署一个复杂的深度学习模型？你需要考虑哪些关键因素（如模型大小、推理速度、功耗）？
- 如果你要提升一张在极暗环境下拍摄的照片，你会考虑从哪些算法方向入手？请简述思路
- 你如何看待AIGC技术在手机影像编辑中的应用前景和潜在挑战？
职位点评
薪资福利65
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
65中等
薪资水平在同类岗位中具有竞争力，但JD未明确福利细节，整体补偿性动机满足程度中等。
薪资信号未披露（AI估算：2千–4万/月）
成长发展
90较高
该职位涉及计算摄影、AIGC、多模态大模型等多个前沿技术方向，技术成长空间和行业影响力巨大，对发展性动机满足程度很高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AIGC、多模态大模型、影像Agent、模型轻量化部署、计算摄影、CVPR、ICCV
成长机会前沿论文和行业动态、内部技术分享、创新课题探索
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式和WLB相关信息，考虑到是软硬件协作的研发岗，现场办公需求强，生活化动机满足程度有限且存在不确定性。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
手机影像技术直接影响亿万用户的日常体验，行业处于技术创新活跃期，具有较高的社会价值感和技术影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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