海信
算法工程师（图像处理方向）(J44740)
算法工程师（图像处理方向）(J44740)
发布于 3 天前普通员工/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
Hdr
Local Dimming
Pytorch
Tensorflow
专利布局
图像处理
显示技术
深度学习
计算机视觉
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
大型制造企业核心研发岗，技术前沿且产业化路径清晰，适合深度钻研的算法工程师。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
1.9万
比计算机视觉工程中位数低
发布情况
新岗位 · 3 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 320 个在招
市场机会
选择不多
青岛 · 计算机视觉工程 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于海信新型显示技术平台，专注于为电视、显示器等显示设备研发核心图像处理算法
您将负责从传统图像处理到AI算法的研究、开发与产业化落地，涵盖画质增强、HDR、Local Dimming等关键技术，并参与技术预研、专利布局与团队技术能力构建
最低要求
硕士及以上学历，计算机、通讯工程、光学工程、物理学等相关专业
熟悉常用的图像处理算法或深度学习算法，编程基础扎实，掌握Python/C++/C等编程语言中的一种或数种，熟练掌握主流深度学习框架PyTorch、TensorFlow等，有良好的编程习惯
对图像处理算法的工程化有一定了解
具备较强的团队协作能力、沟通能力和解决问题的能力，热衷新技术，善于总结分享，喜欢动手实践
工作职责
技术预研与推动落地：负责新型显示技术平台关键图像处理算法（传统算法及AI算法）的研究、设计、开发与验证工作，包括但不限于Local Dimming、HDR、颜色管理、图像缩放、图像内容识别、图像分类、图像增强等，并推动技术方案产业化落地
技术洞察与能力引入：捕捉技术趋势，结合业务需求，开展学术界、工业界先进显示相关算法技术洞察，提供前瞻性的技术分析建议
持续学习和引入新技术，优化系统架构，提升产品能力和用户体验
知识产权输出与团队能力建设：根据技术现状及现有方案，分析挖掘专利想法，打磨输出专利成果，协同团队各版块人员进行新型显示技术平台专利与标准布局，构建技术核心竞争力
优先资格
加分项：
（1）发表过高水平论文或申请过专利
（2）有AI模型轻量化经验或图像画质类算法开发等相关实践经验
（3）了解液晶显示模组相关技术，具备相关技术开发经验
（4）不满足于课堂所学，在校期间积极参加校内外活动
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿且应用明确：直接参与将最先进的图像/AI算法应用于消费电子产品，技术成果能直接提升用户体验，成就感强
- 完整的技术链条：能接触到从算法研究、原型开发到工程化落地、产业化推广的全流程，培养全栈式算法能力
- 知识资产积累：职位明确鼓励专利挖掘与输出，有利于个人技术品牌和知识产权的建立
- 跨领域知识要求：除了算法本身，还需理解显示原理、光学、芯片架构等跨领域知识，学习曲线较陡
- 适合对图像处理、计算机视觉或嵌入式AI有浓厚兴趣，具备扎实算法和编程基础，不仅满足于理论研究，更渴望将技术应用于实际产品创造价值的硕士及以上学历毕业生
缺点 / 挑战
- 工程化落地难度高：算法从论文到实际显示产品的稳定运行，涉及硬件适配、性能优化、实时性等多重挑战
- 产业化压力：技术方案需经过严格的验证和测试才能推向市场，可能面临产品需求与技术实现之间的平衡压力
角色解读
- 技术专家路径：深耕图像处理或AI算法领域，成为特定技术方向的资深专家或架构师
- 技术管理路径：随着项目经验和技术影响力的积累，可向技术团队负责人或项目经理方向发展
- 行业影响力路径：通过专利输出和标准制定，成为显示技术领域的技术意见领袖
- 研究和开发应用于显示设备（如电视、显示器）的核心图像处理算法，包括传统算法和基于AI的算法
- 进行技术预研，跟踪学术界和工业界的前沿技术，并将有潜力的新技术引入到产品中，推动技术产业化落地
- 负责算法的工程化实现与验证，确保算法能在实际硬件平台上高效、稳定运行
- 扎实的编程能力，特别是C++/C和Python，以及熟练使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架
- 熟悉的图像处理或计算机视觉领域知识，了解如HDR、色彩管理、超分辨率等具体算法原理
- 良好的工程实践能力，能理解算法在嵌入式或特定硬件平台上的部署与优化挑战
- 具备技术文档撰写、专利挖掘和团队协作沟通的能力
申请策略
- 深入研究海信在显示技术领域的产品和相关技术新闻，在面试中展现对行业和公司业务的理解
- 准备一个能清晰阐述从问题定义、方案设计、算法实现到结果验证的完整项目案例
- 突出与图像处理、计算机视觉相关的项目经历，特别是涉及算法实现、性能优化或模型部署的实践
- 强调Python和C++的编程能力，以及在PyTorch/TensorFlow等框架下的模型训练或推理经验
- 展示任何与显示技术、多媒体处理相关的竞赛、论文、专利或课程项目
- 体现工程实践能力，如使用Git、Linux，了解基本的软件工程和性能分析工具
- 复习和深化经典图像处理算法（如滤波、边缘检测、色彩空间变换）的原理与实现
- 学习和实践模型轻量化、模型部署优化（如TensorRT、ONNX）相关技术，了解嵌入式AI开发的基本流程
面试指南
- 对于项目经历问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）进行结构化回答，重点突出你的技术选型和问题解决思路
- 对于技术原理问题，先阐述核心概念和流程，然后重点分析其关键技术难点和优化方向，并尽量结合具体应用场景
- 对于开放性技术探讨问题，可以基于现有技术原理进行合理推测和分析，展现你的技术视野和思考深度
- 请介绍一个你做过的图像处理或深度学习项目，遇到了哪些挑战，你是如何解决的？
- 你对HDR（高动态范围）技术或者Local Dimming（局部调光）算法有什么了解？它们的核心难点是什么？
- 如果让你设计一个图像超分辨率算法并在电视芯片上运行，你会考虑哪些因素？
- 你如何看待学术界最新提出的XX算法在显示设备上应用的可行性？
- 请解释一下模型轻量化（如知识蒸馏、剪枝）的原理及其在嵌入式设备上的意义
职位点评
薪资福利72
成长发展92
工作生活65
使命价值80
薪资福利
72中等
该职位为大型制造企业的校招技术岗，在青岛地区具有较强的薪资竞争力，福利体系通常较为规范。
薪资信号市场水准 (1.5千–2.2万/月)
成长发展
92较高
该职位聚焦于显示技术领域的前沿算法研发，提供从研究到产业化的完整技术链路，且明确鼓励专利输出，技术成长和专业深度发展路径清晰。
技术前沿主流现代技术
技术栈图像处理、深度学习、PyTorch、TensorFlow、Local Dimming、HDR
成长机会技术预研与推动落地、持续学习和引入新技术、知识产权输出与团队能力建设、构建技术核心竞争力
业务类型profit_center
工作生活
65中等
JD未提及具体的工作模式和WLB相关信息，工作地点位于青岛，城市生活成本适中，但作为技术研发岗位，可能存在项目周期带来的工作强度。
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
80较高
该职位直接服务于提升国民级消费电子产品（如电视）的核心画质体验，技术成果影响广泛，属于制造业中积极创新和追求技术领先的领域。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号提升产品能力和用户体验、构建技术核心竞争力
创新程度积极采用新技术
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