小米
视觉算法工程师
视觉算法工程师
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
北京市 / 上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
计算机视觉工程
Mnn
Ncnn
卷积神经网络
图像处理
模型优化
深度学习
端侧推理
计算机视觉
AI 估算 · 25k–45k
视觉算法工程师在小米属于核心研发岗，北京上海薪资水平较高，中级经验月薪约25k-45k，年终奖通常2-4个月。
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责图像处理、计算机视觉和深度学习算法的研发与优化，涵盖图像视频理解、OCR、人脸人体算法及自动驾驶视觉感知等多个方向
你将参与算法在云端、手机、车端和AIoT设备上的部署与轻量化，与软件工程师协作完成产品落地
适合对CV算法有扎实基础、热爱技术挑战的工程师
最低要求
本科及以上学历，计算机、电子、自动化、应用数学等相关专业优先
有图像处理、计算机视觉、深度学习算法研发经验
了解常用的cv算法，如卷积神经网络等
熟悉C++与python两种语言，具备相应的开发能力
工作职责
从事图像处理、计算机视觉、深度学习等相关领域的算法研发
参与项目包括但不限于图像视频理解、底层视觉、图像检测分割、OCR、人脸人体算法、自动驾驶视觉感知等
上述领域算法的优化和集成工作，包括云端、手机、车端、AIOT设备等
对于端侧模型或算子进行轻量化与优化，满足业务侧的性能、功耗与内存需求，并能够在已有端侧框架上进行部署
与软件工程师配合完成产品的开发和调试
优先资格
加分项：工程能力强，对模型和算子的调试调优有较多经验，能够根据模型和算子在端侧实际推理时的算力、内存等瓶颈，进行针对性优化
加分项：了解至少一种主流的端侧推理框架，如NCNN、MNN等，并在gpu, neon, npu等端设备上有调优经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 小米平台大，业务线丰富，算法应用场景多样，能接触从手机到汽车的多端技术
- 计算机视觉是AI领域核心方向，技术含量高，职业发展空间大
- 公司为上市公司，薪资福利有保障，技术团队成熟，可学习到完整的工程化方法
- 多端部署和轻量化要求高，需要深入理解硬件和系统，技术难度大
- 算法落地涉及多部门协作，沟通和项目推进能力也必不可少
缺点 / 挑战
- 视觉算法迭代快，需要持续学习新模型和优化技术，压力较大
- 适合对计算机视觉有强烈兴趣、具备扎实编程功底和算法基础，喜欢挑战复杂技术问题、追求技术深度的工程师
角色解读
- 技术方向可深耕计算机视觉细分领域，成为算法专家
- 可向架构师或技术负责人方向发展，负责整体算法方案设计
- 有机会接触自动驾驶等前沿业务，拓宽技术视野
- 研发图像处理、计算机视觉和深度学习算法，覆盖图像理解、检测分割、OCR等多种任务
- 将算法优化并部署到不同终端设备，包括手机、车端和AIoT，关注性能、功耗和内存
- 进行端侧模型轻量化与算子调优，解决实际推理中的瓶颈问题
- 与软件工程师协作，完成产品功能的开发和调试
- 扎实的图像处理和计算机视觉理论基础，熟悉常用CV算法和深度学习模型
- 精通C++和Python，具备良好的编程能力和工程实践
- 了解端侧推理框架（如NCNN、MNN）并有实际调优经验者优先
- 能够针对硬件特性（GPU、NPU等）进行性能优化
申请策略
- 准备2-3个最能体现技术深度的项目案例，说明你在其中的角色和贡献
- 了解小米在视觉技术方面的主要业务方向，以便在面试中展现匹配度
- 突出参与过的视觉算法项目，包括具体任务、技术方案和量化效果
- 强调C++和Python开发经验，尤其是高性能优化或端侧部署相关经历
- 如有模型压缩、轻量化设计或推理框架的调优经验，务必重点描述
- 体现对计算机视觉前沿技术的跟踪和实际应用能力
- 加强对深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）和常用CV模型的理解
- 补充端侧推理框架（如NCNN、MNN）的实践，学习模型转换和算子优化方法
面试指南
- 采用STAR法则描述项目：情境、任务、行动、结果，强调个人贡献和技术难点
- 对于优化类问题，从算法层面（模型设计、剪枝量化）和工程层面（算子融合、内存复用）分别阐述
- 比较不同框架时，结合实际场景分析优劣，体现工程判断力
- 请介绍一个你参与过的计算机视觉项目，并说明你在其中的具体工作和难点
- 如何对深度学习模型进行轻量化？有哪些常用方法？
- 在端侧部署模型时，你会如何优化性能？遇到过哪些瓶颈？
- 请解释一下传统图像处理与深度学习在目标检测中的区别和联系
- 你对NCNN或MNN的了解程度如何？比较一下它们的优缺点
职位点评
68
综合评分
技术前沿、成长空间大，但加班和办公灵活性未知，适合专注技术的工程师。
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。
更适合这类人
适合看重技术成长和挑战、追求职业长期发展的求职者，对工作生活平衡要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
65中等
薪资未在JD中披露，但基于公司规模和岗位技术含量，预期薪资水平有竞争力，福利方面缺少明确信息。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
85较高
岗位涉及计算机视觉前沿技术和多端部署，技术成长空间大，但JD中未明确提及晋升或培训机制。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈图像处理、计算机视觉、深度学习、C++、Python、NCNN、MNN、模型优化、卷积神经网络
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD中未提及远程或弹性办公，工作地点在北京上海，通常需要现场办公，工作强度和加班情况不明。
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
70中等
计算机视觉行业处于增长期，技术应用广泛，但JD中未提及使命或社会价值，整体意义感取决于个人兴趣。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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