中际旭创
算法类（研发）
算法类（研发）
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
Aoi
Mes
Opencv
Pytorch
Tensorrt
图像处理
深度学习
计算机视觉
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
校招算法研发岗，覆盖视觉/AI、光学与信息化，技术成长面广，薪资与作息待确认。
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，方便比较职业起点。
薪资怎么样
2.0万
比算法优化工程师中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
15 个在招
市场机会
选择适中
苏州 · 算法优化工程师 · 23 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位面向2027届硕士生，覆盖AI与图像算法、光学算法、信息化系统开发三个方向
你将参与AOI视觉检测、图像处理与AI模型落地，也可能参与光学算法验证或MES/WMS等生产系统开发
最低要求
届硕士及以上学历，计算机类、人工智能类、电子信息类、通信类、自动化类或应用数学类等相关专业
院校及以上优先
熟练掌握Python或C++，具备良好的编程习惯和软件工程意识
熟悉图像处理、计算机视觉或深度学习相关基础，熟悉OpenCV、PyTorch、TensorFlow等工具或框架者优先
具备算法模型训练、部署或工程化落地相关经验，熟悉ONNX、TensorRT、OpenVINO等推理框架者优先
有AOI、工业视觉检测、图像处理、计算机视觉或相关项目经验者优先
具备较强的数学基础、问题分析能力、技术文献阅读能力和算法实现能力
具备良好的学习能力、自驱力、沟通能力和团队合作精神
英语CET-6及以上
工作职责
该岗位包括AI与图像算法方向、光学算法方向、信息化系统开发方向
AI与图像算法方向：
负责AOI模型开发与训练，开展图像处理、缺陷检测、尺寸量测及分类识别等算法开发
负责图像处理算法及AI模型的工程化与落地，参与算法模型部署与性能优化
负责AOI软件平台相关功能开发，包括图像采集、算法调用、数据报表及MES对接等
配合硬件团队完成相机选型、光源调试及系统标定，优化算法在产线环境中的稳定性与实时性
负责产品光学性能参数、图像处理质量及传感器性能测试，协助解决图像质量问题
光学算法方向：
负责相关实验的搭建与验证
负责光学相关算法设计、开发与验证
结合实验结果开展数据分析及算法优化
信息化系统开发方向：
负责全球化软件平台的架构设计、开发与维护，支持研发实验室及产品转产相关管理需求
负责MES、WMS、VMI等信息化系统的开发及对接
负责生产系统相关功能模块的后端开发与优化，保障平台服务稳定、高效运行
参与生产工单、物料、设备、成本等业务系统的功能开发与数据对接
优先资格
院校及以上优先
熟悉OpenCV、PyTorch、TensorFlow等工具或框架者优先
具备ONNX、TensorRT、OpenVINO等推理框架经验者优先
有AOI、工业视觉检测、图像处理、计算机视觉或相关项目经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 岗位覆盖AI视觉、光学算法和信息化系统，技术面广，适合校招阶段积累多方向经验
- 所处光模块/光通信相关领域，工业视觉与智能制造有持续需求
- 届校招岗位培养属性较强，适合应届生进入算法工程领域
- 三个方向跨度较大，需要快速学习视觉、光学或后端系统知识
- 适合有计算机视觉、图像处理或深度学习基础，愿意深入工业视觉与智能制造场景，并能接受多方向学习的应届硕士生
缺点 / 挑战
- AOI与工业视觉检测场景明确，算法需要落地产线，工程化价值较高
- 工业现场算法对稳定性、实时性和软硬件协同要求较高
- 校招竞争可能较激烈，硕士学历、院校背景和项目经验要求较高
角色解读
- 可从算法工程师成长为视觉/AI算法专家或光学算法专家
- 也可向算法平台、智能制造系统架构或技术管理方向发展
- 依托工业视觉与光模块制造场景，积累算法工程化落地经验
- 参与AOI视觉检测算法的开发与训练，覆盖图像处理、缺陷检测、尺寸量测和分类识别
- 负责算法模型工程化落地、部署与性能优化，并开发AOI软件平台及MES等系统对接功能
- 在光学算法方向参与实验搭建、算法设计验证和数据分析
- 信息化方向参与全球化软件平台及MES/WMS/VMI后端开发
- 熟练掌握Python或C++，具备良好的编程习惯和软件工程意识
- 掌握图像处理、计算机视觉、深度学习基础，熟悉OpenCV、PyTorch、TensorFlow等工具或框架
- 了解ONNX、TensorRT、OpenVINO等推理部署框架，有AOI或工业视觉项目经验更佳
- 具备较强数学基础、文献阅读和算法实现能力，英语CET-6及以上
申请策略
- 投递时明确选择AI图像、光学算法或信息化系统方向，并针对方向调整简历
- 面试前了解AOI工业检测和光模块制造场景，准备跨团队协作案例
- 突出Python/C++项目，尤其是图像处理、计算机视觉、深度学习模型训练与部署经历
- 写明AOI、缺陷检测、尺寸量测、分类识别等工业视觉相关项目成果
- 展示ONNX、TensorRT、OpenVINO部署、性能优化或MES系统对接经验
- 强调硕士院校、数学基础、CET-6以及论文、竞赛或专利等研究能力
- 补强OpenCV传统图像处理与PyTorch模型训练调优能力
- 学习模型部署链路，包括ONNX导出、TensorRT/OpenVINO推理优化
面试指南
- 项目案例用STAR结构：背景、任务、方法、结果，并尽量量化效果
- 算法问题从数据、模型、部署和业务约束四层回答，强调权衡取舍
- 工程问题说明架构设计、接口规范、异常处理和稳定性保障
- 请介绍一个你主导的图像处理或计算机视觉项目，如何定义指标并优化效果？
- 缺陷检测中样本不均衡、误检漏检问题如何解决？
- 如何将一个PyTorch模型部署到产线，使用ONNX/TensorRT做哪些优化？
- 光学算法方向如何设计实验验证算法，并处理实验数据分析？
- 信息化方向MES/WMS系统对接中如何保证数据一致性和接口稳定性？
职位点评
薪资福利62
成长发展88
工作生活58
使命价值68
薪资福利
62中等
JD未披露薪资、福利和发放结构，补偿性动机难以直接判断；建议在后续沟通中确认薪资构成、奖金与福利。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
88较高
岗位覆盖AI视觉、光学算法和信息化系统开发，包含模型训练、部署优化与平台开发，技术成长面较宽。
技术前沿主流现代技术
技术栈Python、C++、OpenCV、PyTorch、TensorFlow、ONNX、TensorRT、OpenVINO、AOI、MES
业务类型cost_center
工作生活
58较低
JD未提及办公模式、弹性安排或加班情况，生活化动机信息不足；建议面试时确认工作节奏与现场支持要求。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
68中等
岗位服务于工业视觉检测、光学算法与生产信息化，对智能制造和产品质量有实际价值，但JD未强调使命或社会价值。
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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