传音
影像测评工程师（有代码能力）(J20295)
影像测评工程师（有代码能力）(J20295)
发布于 5 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
Ai工具
图像处理
数据分析
画质评测
自动化测试
计算机视觉
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
技术驱动、AI赋能的影像测试岗位，成长空间大但办公模式与WLB待确认。
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
1.2万
比计算机视觉工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 480 个在招 · 其中计算机视觉工程 8 个
市场机会
选择不多
重庆 · 计算机视觉工程 · 2 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责影像算法的仿真测试与画质评测体系建设，开发AI自动化工具以提升测试效率，推动产品影像效果达到行业领先水平
需要具备图像处理、编程和数据分析能力，参与竞品分析和标准制定
最低要求
本科及以上学历，计算机视觉、数字图像处理、模式识别、图像深度学习、色彩科学、电子信息、计算机等相关专业
了解图像算法和图像处理基础知识，对影像效果、画质分析或计算机视觉方向有较强兴趣
有图像处理、计算机视觉、智能评价、自动化测试等相关项目、科研或竞赛经历者优先
熟练掌握 Python、C++、C、Java 等至少一门编程语言，具备基本的软件开发与调试能力
具备良好的数据分析、逻辑思维和问题定位能力
具备良好的沟通能力、团队合作精神和责任心
愿意学习和使用 AI 工具，并尝试将其应用于测试分析、效率提升及问题解决场景中
工作职责
负责图像算法模型仿真与场景测试方案建设，完善多场景、多肤色等关键测试能力，支撑大规模图像质量分析、评估与问题拦截，推动产品影像效果达到行业领先水平
负责行业图像处理算法的技术洞察与竞品分析，建设画质主客观量化评测体系，重点推进人像效果量化、多肤色效果评估及相关标准制定，持续优化影像评测模型与评价标准
负责DXO等外部评价体系在产品开发过程中的应用与落地，结合内部量化指标、盲测结果及专项评测数据，建立更贴合业务目标的影像质量管控与牵引机制
负责基于AI的图像自动化评测能力建设，设计并开发智能评测工具或平台，提升评测效率、准确性与结果置信度，支撑影像效果快速验证和方案迭代
负责基于测试原理与业务痛点设计自动化测试工具，提升测试效率、缺陷发现质量及问题闭环能力，为研发提供高质量调优数据支撑
优先资格
有图像处理、计算机视觉、智能评价、自动化测试等相关项目、科研或竞赛经历者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 涉及前沿的计算机视觉和AI技术，技能积累具有前瞻性
- 直接参与产品影像效果提升，工作成果对业务有明确影响
- 有机会参与行业标准制定，提升专业影响力
- 传音在移动设备影像领域有实践场景，能接触大规模测试需求
- 影像技术更新迅速，需持续学习新算法和工具以保持竞争力
- 自动化评测工具开发需要平衡准确性、效率与业务需求
- 适合对计算机视觉和图像处理有浓厚兴趣，具备编程基础，喜欢通过技术手段解决实际问题的求职者
缺点 / 挑战
- 多肤色、多场景测试复杂度高，可能面临技术攻坚压力
角色解读
- 深耕影像测试领域，成为资深影像质量工程师或测试专家
- 转向算法优化或AI工具开发，向技术架构师方向发展
- 积累项目经验后，可晋升为测试团队负责人或技术经理
- 设计并实施图像算法的仿真测试方案，覆盖多场景、多肤色等复杂条件，确保影像质量评估的全面性
- 开展行业图像处理算法的技术调研与竞品分析，构建主客观量化评测体系，制定影像效果标准
- 开发基于AI的自动化评测工具和平台，提升测试效率与准确性，支持产品快速迭代
- 设计自动化测试工具以解决业务痛点，提供高质量数据支撑研发调优，闭环问题管理
- 掌握计算机视觉和图像处理基础知识，熟悉算法仿真与画质分析方法
- 熟练使用Python、C++等编程语言进行工具开发和数据分析
- 具备AI工具应用能力，能够将机器学习技术融入测试流程
- 拥有良好的逻辑思维、问题定位能力和团队协作精神
申请策略
- 研究传音公司的影像产品和技术方向，在申请中体现对业务的理解
- 准备展示过往项目中的技术难点和解决方案，以应对面试中的深入提问
- 突出图像处理、计算机视觉相关的项目、科研或竞赛经历，展示具体成果
- 强调Python、C++等编程语言的实际应用经验，如工具开发、数据分析案例
- 列举使用AI工具（如机器学习框架）进行测试或分析的经历
- 体现数据分析、逻辑思维和团队合作能力，通过实例说明
- 深入学习计算机视觉算法（如OpenCV、深度学习模型）和图像处理技术
- 提升Python高级编程和C++开发能力，熟悉自动化测试框架
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，突出技术细节和个人贡献
- 强调问题分析过程，展示逻辑思维和数据分析能力
- 结合实际案例说明如何将AI或自动化技术应用于测试场景
- 请描述一个你参与的图像处理或计算机视觉项目，以及你在其中的角色和贡献
- 如何设计一个多肤色场景的图像质量评测方案？
- 你会如何开发一个AI自动化评测工具来提升测试效率？
- Python在图像处理测试中有哪些典型应用？请举例说明
- 遇到测试数据不一致或结果难以复现时，你会如何排查和解决？
职位点评
薪资福利70
成长发展80
工作生活60
使命价值75
薪资福利
70中等
基于重庆城市水平和工程师岗位，薪资预计处于市场中等水准，但JD未明确薪资和福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：8千–1.5万/月）
成长发展
80较高
职位涉及前沿的AI图像评测和算法技术，提供技能成长和项目实践机会，但JD未提及明确的培训或晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C++、计算机视觉、AI工具、图像处理
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未提及办公模式和工作强度信息，可能为现场办公，工作生活平衡情况不明确。
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
影像技术对手机产品体验有直接影响，行业应用成熟，但社会价值体现较为中性，未突出使命导向。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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