TCL
视觉开发工程师
视觉开发工程师
发布于 3 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
Opencv
Visionpro
Yolo
图像处理
智能制造
机器视觉
深度学习
值不值得投
68综合评分
综合评分 68
惠州TCL智能制造视觉岗，技术栈主流且落地场景丰富，适合看重工业AI实战经验的开发者。
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 140 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责TCL智能制造场景下TV产品的AI视觉解决方案设计与落地，开发产线工艺视觉软件以实现产品定位、检测及品质保障
需要运用Python/C++及机器视觉工具，结合深度学习算法提升产品品质与自动化水平
最低要求
本科及以上学历，自动化、计算机、机电一体化等相关专业，CET-4及以上
熟练掌握Python/C++任意一种开发语言
掌握基础机器视觉、图像处理理论知识，熟悉图像预处理、特征提取、匹配识别等常用技术原理
了解基础深度学习图像算法（YOLO、分割网络等）
工作职责
负责智能制造场景TV产品的AI解决方案设计与落地
主导开发产线工艺视觉开发，智能人工作业防呆，提升产品品质
主导TV产品自动化设备视觉软件开发，可用于产品定位、产品检测、产品品质保障等方面
优先资格
熟悉OpenCV、Halcon、VisionPro等至少一种视觉开发工具者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托庞大的TV制造产线，拥有丰富的落地场景和数据资源
- 智能制造与AI结合是未来工业发展的核心方向，行业前景广阔
- 产线环境可能对现场调试和部署有一定要求，需解决复杂工业场景下的光照、干扰等实际工程问题
- 适合具备一定机器视觉基础，对工业AI和智能制造感兴趣，希望在实际产线中落地算法的工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从初级视觉开发工程师成长为智能制造视觉专家或AI算法架构师，未来可向机器视觉技术总监或智能制造解决方案专家方向发展
- 负责TV产品智能制造产线的AI视觉解决方案设计，开发自动化设备视觉软件
- 通过机器视觉和深度学习技术实现产品定位、缺陷检测及品质保障
- 熟练掌握Python或C++，具备扎实的机器视觉与图像处理理论基础
- 熟悉OpenCV/Halcon等视觉库，并了解YOLO等深度学习图像算法
申请策略
- 了解TV产品的生产工艺流程，面试时可结合具体产线痛点提出视觉检测的优化思路
- 突出Python/C++编程能力，以及在OpenCV/Halcon或YOLO等视觉/深度学习项目中的实际落地经验
- 强调解决过工业场景下的图像预处理、特征提取或目标检测问题
- 深入学习工业视觉打光、相机选型等硬件知识，以及深度学习模型在边缘计算设备上的部署与优化
面试指南
- 采用STAR法则，重点突出在复杂工业场景下，如何通过算法优化或软硬件结合解决实际问题，并量化最终提升的良率或效率
- 请介绍一个你使用OpenCV或Halcon完成的图像处理项目，遇到了什么难点？
- 在工业产线中，如何解决光照变化对视觉检测精度的影响？
- YOLO等深度学习算法在工业缺陷检测中如何平衡精度与推理速度？
- 请描述一下你如何设计一个产品定位或尺寸测量的视觉方案？
- 复习机器视觉经典算法及深度学习目标检测原理，准备1-2个完整的工业视觉项目案例，了解智能制造的最新动态
职位点评
薪资福利65
成长发展80
工作生活50
使命价值75
薪资福利
65中等
薪资在惠州当地属于中等偏上水平，但相比一线城市视觉算法岗仍有差距，整体福利符合上市制造企业标准。
薪资信号未披露（AI估算：8千–1.5万/月）
成长发展
80较高
岗位涉及AI解决方案与智能制造落地，技术栈涵盖传统视觉与深度学习，能积累丰富的工业AI实战经验。
技术前沿主流现代技术
技术栈Python、C++、OpenCV、Halcon、VisionPro、YOLO、深度学习
业务类型cost_center
工作生活
50较低
岗位需主导产线工艺视觉开发与设备调试，大概率需要频繁下车间或跟进产线进度，WLB情况未明确。
工作模式未明确
办公地点工厂/生产基地
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
推动传统家电制造向智能制造转型，具有明确的产业升级价值，社会意义较好。
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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