小米
影像算法工程师/专家
影像算法工程师/专家
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
Isp
图像增强
图像处理
深度学习
算法优化
算法开发
计算摄影
计算机视觉
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
小米影像算法专家岗，薪资有竞争力，技术前沿且成果可见，但工作模式与强度需进一步确认。
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
3.8万
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 3210 个在招 · 其中计算机视觉工程 21 个
市场机会
选择面较广
北京 · 计算机视觉工程 · 95 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责小米手机等产品相机影像处理算法的研发工作，包括图像/视频增强、感知等深度学习与传统算法
你需要将算法从设计、开发到集成优化，解决产品化中的技术难题，并紧跟行业进展以确保产品效果达到业界领先水平
最低要求
硕士及以上学历优先，计算机视觉、图像处理、机器学习、光学、图像传感器、颜色科学、计算机科学/工程、电子工程、应用数学等相关专业
一定的图像视频算法实践经验，对图像/视频相关的深度学习或传统算法有深入的理解，或有突出的学术成绩
熟悉相机3A算法、ISP算法或CV算法，在图像超分、HDR、颜色、亮度、去马赛克、去噪、缩放、去模糊、防抖、计算成像/计算摄影、图像对齐/融合、识别、分割、深度估计、运动估计、空间感知等研究方向中的一个或几个有算法经验者优先
良好的编码能力，熟练掌握至少一门编程语言(c/c++/python/java/matlab)，能够熟练使用c/c++相关开发工具进行代码调试、优化者更佳
具有较强的内外部沟通能力和协调能力，视野开阔，思维敏捷 ，创新能力强
工作职责
相机影像处理、增强、感知等领域的深度学习或传统算法研发工作
结合产品需求，参与算法的设计、开发、验证、集成、优化和维护，解决算法产品化过程中的各种技术问题，确保算法达到上线要求
跟进特定领域的行业进展，并结合产品对算法进行优化，使相关产品效果达到业界领先水平
优先资格
在图像超分、HDR、颜色、亮度、去马赛克、去噪、缩放、去模糊、防抖、计算成像/计算摄影、图像对齐/融合、识别、分割、深度估计、运动估计、空间感知等研究方向中的一个或几个有算法经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术深度与影响力：直接参与旗舰手机核心竞争力的研发，成果能被亿万用户直观体验
- 行业前沿：身处消费电子AI与影像技术的最前沿，能接触并应用最新学术与工业界成果
- 平台与资源：小米作为大型科技公司，能提供强大的数据、算力和跨部门协作资源
- 产品化复杂度高：从论文到稳定可靠的手机功能，需解决大量工程集成、测试和兼容性问题
- 适合具备扎实CV/算法背景、热爱将技术转化为产品、且追求技术深度与工程落地能力的求职者
缺点 / 挑战
- 算法与工程的双重挑战：不仅要追求算法指标领先，还需在手机端有限的功耗和算力下实现高性能
- 快速迭代与竞争压力：手机行业更新快，需要持续学习、快速响应市场需求和技术竞争
角色解读
- 专业路径：从算法工程师深入到某一细分领域（如计算摄影、HDR）的技术专家或架构师
- 管理路径：凭借技术实力和项目经验，成长为技术团队负责人（Tech Lead）或经理
- 跨界发展：向算法架构、产品定义或前沿研究（如端侧大模型在影像的应用）方向拓展
- 负责研发手机相机的影像处理核心算法，如图像增强、超分辨率、HDR、降噪等，提升拍照画质
- 将算法从研究阶段推向产品化，完成设计、开发、调试、优化和维护的全流程
- 持续跟踪CV、计算摄影等领域的最新技术进展，并结合产品进行创新和优化
- 扎实的计算机视觉与图像处理理论基础，精通深度学习（CNN、Transformer等）和传统图像算法
- 优秀的C++编程和工程化能力，能够实现高性能、低功耗的算法代码
- 对相机ISP流程、3A算法（AE/AF/AWB）有深入理解或实践经验
- 具备将算法与产品需求结合，并解决复杂工程问题的系统思维
申请策略
- 研究小米近期发布的手机影像技术（如小米14 Ultra的影像系统），在面试中展示你对小米产品的了解和思考
- 准备一个关于“如何优化一个现有影像算法以适配手机端”的完整思路，涵盖算法选择、工程实现、性能测试等方面
- 详细描述在图像/视频处理领域的算法项目经历，突出解决的具体问题和量化提升的指标（如PSNR、处理速度）
- 强调C/C++的工程实现能力，展示优化算法性能、降低功耗或内存占用的实际案例
- 如果有开源项目、高质量论文或知名竞赛（如Kaggle）成绩，务必突出展示
- 深入学习手机影像相关知识，如ISP Pipeline、3A算法原理、Sensor特性
- 实践端侧模型部署与优化工具，如TensorRT、NCNN、MNN，了解模型量化、剪枝等技术
- 关注计算摄影领域的最新论文和技术博客，了解行业动态
面试指南
- 项目问题：采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述，重点突出技术决策和量化成果
- 技术原理问题：先阐述基本概念，再结合实际应用案例（如手机拍照场景）说明，体现理论与实践结合
- 开放设计问题：从需求分析、技术选型（传统算法/轻量化CNN/Transformer）、工程实现考量（速度、内存、功耗）和测试指标等多维度展开
- 请介绍一个你过去主导的图像/视频处理算法项目，你在其中扮演什么角色？遇到了哪些技术难点？如何解决的？
- 如何理解手机上的ISP（图像信号处理）流程？其中哪个环节（如降噪、HDR）你最有经验？
- 如果让你为一个新手机型号设计一个超分辨率算法，你会如何考虑模型架构、性能和功耗的平衡？
- 如何看待当前AI大模型（如扩散模型）在移动端影像处理中的应用前景与挑战？
- 系统复习图像处理基础知识（滤波、频域、色彩空间）和经典CV算法
职位点评
薪资福利85
成长发展80
工作生活60
使命价值70
薪资福利
85较高
小米作为上市的大型科技企业，为高级算法专家岗位提供了具有市场竞争力的薪酬和可能的股权激励，薪资福利体系相对完善。
薪资信号偏高 (2.5千–5万/月)
成长发展
80较高
该岗位处于影像技术前沿，要求深入的算法理解和优秀的工程能力，能为技术人员提供高难度的技术挑战和清晰的专业成长路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、计算机视觉、图像处理、C++、ISP、计算摄影
业务类型profit_center
工作生活
60中等
职位信息中未明确说明办公模式和加班情况，但作为硬件产品的核心算法岗，可能需要与硬件团队紧密协作，现场办公的可能性较大，工作节奏可能较快。
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
在小米这样的消费电子公司，你的算法工作能直接改善亿万用户的手机拍照体验，具有明确的产品价值和社会影响力，行业属于稳定成熟的消费科技领域。
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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