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算法工程师（AI-ISP超分和图像恢复）(J17499)
算法工程师（AI-ISP超分和图像恢复）(J17499)
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-Isp
Npu部署
Onnx
Qat
图像去噪
图像超分
模型剪枝
模型蒸馏
模型量化
值不值得投
68综合评分
综合评分 68
AI-ISP画质算法岗，技术栈前沿、覆盖压缩量化与端侧部署，成长性好但WLB信息不明。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.5万
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
公司还在招多个职位
4 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 计算机视觉工程 · 约 120 个在招
职位详情
关于这个职位
负责AI-ISP图像超分与图像恢复算法的研发，聚焦2x/4x超分、去噪、伪像与防抖等画质问题的网络设计与优化
需要独立完成模型选型、蒸馏剪枝、loss与数据集优化，并推进模型量化定点、在ASIC/NPU等设备上的部署，对最终画质、推理速度与功耗成本负责
最低要求
硕士研究生及以上学历，图像处理、计算机、软件、微电子、数学等相关专业
有图像超分、去噪经验，能够独立进行模型选型和设计优化、蒸馏、低功耗优化
能够根据ISP痛点问题，通过网络设计、loss和数据集优化解决现场问题
有良好的Python、C/C++编程能力，可以快速完成算法开发或各类效率提升工具开发
自我驱动，能与上下游算法模块、软件、硬件等团队高效协作，完成算法从原型到产品的全链路交付
了解模型伪量化、定点化常用方法（如ONNX、QAT/FAT），能部署在不同设备（ASIC、NPU等）上
满足上述部分要求即可，公司注重人才培养，以不同任务为驱动，希望达到个人和团队的快速成长和发展
工作职责
网络选型，模型迭代优化，2x/4x超分设计，解决各类噪声、细节清晰度、伪像、防抖等问题
网络性能/功耗/成本优化：蒸馏和剪枝，loss设计和优化，对细节清晰度/噪声/伪像/防抖等问题持续优化改进，对最终画质效果质量负责
AI网络和pipeline其他模块的联合优化，提升整体画质性能，降低芯片功耗和成本
模型伪量化、定点化：了解常用方法ONNX、QAT/FAT方法，能够部署在不同设备上（ASIC、NPU等），对推理速度和功耗等优化负责
有良好的Python、C/C++编程能力，可以快速完成算法开发或各类效率提升工具开发
自我驱动，能与上下游算法模块、软件、硬件等团队高效协作，完成算法从原型到产品的全链路交付
负责竞品调研分析和AI网络设计与优化
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接面向芯片画质与功耗的核心问题，算法与硬件落地结合紧密，技术积累扎实
- 覆盖超分、去噪、压缩量化、端侧部署全链路，技能面广
- 强调人才培养与任务驱动，成长空间明确
- 适合具备图像处理/计算机视觉背景、对模型压缩与端侧部署感兴趣、愿意在画质算法上深耕的硕博或中初级算法工程师
缺点 / 挑战
- 需要在画质、速度、功耗、成本之间做多重权衡，工程实现与调优难度较高
- 涉及上下游算法、软件、硬件多方协作，沟通与推进要求较高
角色解读
- 可从单一算法模块逐步扩展到ISP pipeline联合优化与芯片级画质-功耗-成本权衡，成长为画质算法负责人
- 深入模型压缩与端侧部署后，可横向拓展到更多AI硬件落地场景
- 负责AI-ISP方向图像超分与图像恢复算法研发，围绕2x/4x超分、去噪、伪像、防抖等画质问题设计并迭代网络
- 通过蒸馏剪枝、loss与数据集优化、量化定点等手段，在ASIC/NPU上落地并持续优化画质、速度与功耗成本
- 扎实的图像处理与计算机视觉基础，熟悉超分、去噪等图像恢复任务
- 具备模型压缩与部署能力，理解量化、定点、ONNX、QAT/FAT等方法
- 良好的Python与C/C++编程能力，能与软硬件上下游协作推进端到端交付
申请策略
- 关注公司在AI-ISP与芯片画质方向的技术布局，面试前了解其目标产品与画质评价体系
- 突出超分、去噪、图像恢复相关项目与指标提升数据
- 展示模型蒸馏、剪枝、量化定点及ASIC/NPU部署经验
- 强调Python/C++工程能力与端到端落地案例
- 补充量化定点与ONNX/QAT/FAT等部署工具链的实操经验
- 加强对ISP pipeline与芯片功耗成本权衡的理解
面试指南
- 用STAR结构讲清背景、方案、指标与结果
- 对权衡类问题给出量化数据支撑
- 对部署问题强调工具链与踩坑经验
- 你做过哪些超分/去噪网络？如何量化画质提升效果？
- 在画质、速度、功耗之间如何权衡与取舍？
- 介绍一次模型蒸馏/剪枝/量化的完整落地经验
- 如何将模型部署到ASIC/NPU并优化推理速度？
- 遇到现场画质问题你会如何定位与解决？
职位点评
薪资福利68
成长发展82
工作生活52
使命价值62
薪资福利
68中等
JD未披露薪资与福利，岗位属芯片算法研发，稳定性与薪资在市场上有一定竞争力，但缺少明确薪酬与福利信息。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
82较高
岗位覆盖超分、去噪、模型压缩与端侧部署全链路，技术面广且前沿；JD明确强调人才培养与快速成长。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI-ISP、图像超分、图像去噪、模型蒸馏、剪枝、量化定点、ONNX、QAT/FAT、Python、C/C++、NPU
成长机会公司注重人才培养、以不同任务为驱动、希望达到个人和团队的快速成长和发展
业务类型ambiguous
工作生活
52较低
JD未提及办公模式与WLB相关信息，工作以现场研发为主，具体强度需与招聘方确认。
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
62中等
工作围绕芯片画质与AI算法落地，具有一定技术价值，但JD未体现明确的社会使命或价值观导向。
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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