浪潮
算法工程师
算法工程师
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
重庆市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Cuda
Mes
Onnx
Pytorch
Tensorrt
图像处理
工业相机
机器视觉
光源选型
AI 估算 · 15k–25k
重庆地区算法工程师中级水平，上市大厂，薪资具有竞争力，但面议，参考市场水平范围。
职位详情
关于这个职位
该职位负责工业视觉检测系统的算法开发与优化，包括相机光源选型、2D/3D图像处理、缺陷检测识别等
你将参与前沿技术攻关，并主导视觉软件平台从0到1的建设，与MES等系统集成
适合对机器视觉有深入理解、具备Python/C++和深度学习框架经验的工程师
最低要求
硕士以上学历，计算机、通信等相关专业，具有图像处理/模式识别/计算机/自动化等多学科交叉知识背景
熟练掌握机器视觉中的各类相机、镜头和光源，具有较强的视觉方案设计能力
熟练使用Python等视觉算法编程语言及常用的AI工具和框架如Pytorch、onnx、TRT、cuda等
了解视觉软件开发流程，熟悉C++、qt其他软件开发语言
工作职责
根据产品及工艺检测需求，负责工业相机、光源、镜头选型搭建视觉硬件测试环境
参与负责工业领域2D/3D图像处理、缺陷检测识别相关算法的开发和优化
参与负责机器视觉的前瞻性工作，如划痕检测等难点问题攻关
深入理解工业场景，负责将传统CV和深度学习相结合的算法研究和应用
负责视觉软件平台从0到1建设，并且整合成为全公司统一的视觉软件平台，并且与MES、上位机等实现信息交互
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 浪潮是上市大厂，平台稳定，项目资源丰富，可积累工业视觉全栈经验
- 岗位涉及从硬件选型到算法开发再到软件平台建设，技术覆盖面广，成长迅速
- 工业视觉是智能制造关键领域，行业前景好，技术壁垒高
- 当前算法岗竞争激烈，需持续学习新技术以保持竞争力
- 适合对机器视觉有浓厚兴趣、具备跨学科知识背景（计算机+自动化）的工程师，喜欢从0到1搭建系统并解决实际工业难题的求职者
缺点 / 挑战
- 需要同时掌握硬件、算法和软件开发，对综合能力要求较高
- 工业现场环境复杂，算法落地可能面临光照、噪声等实际挑战，需要较强的调试和攻关能力
角色解读
- 从算法工程师向视觉系统架构师发展，主导复杂视觉系统的设计与优化
- 深入工业场景，结合AI与传统CV，成为工业质检领域的专家
- 横向扩展至MES、自动化等领域，向技术管理或项目经理方向发展
- 负责工业相机、镜头、光源的选型与测试，搭建视觉硬件环境，确保成像质量满足检测需求
- 开发并优化2D/3D图像处理算法，包括缺陷检测、识别等核心算法，提升检测准确率和效率
- 主导视觉软件平台从零开始建设，整合全公司视觉系统，并与MES、上位机等实现数据交互
- 扎实的图像处理和模式识别理论基础，熟悉计算机视觉经典算法和深度学习模型
- 熟练使用Python进行算法开发，掌握Pytorch、ONNX、TensorRT等深度学习框架和工具
- 熟悉C++和QT，了解视觉软件开发流程，具备系统集成能力
- 掌握工业相机、镜头、光源的选型原理，能独立设计视觉方案
申请策略
- 了解浪潮在工业互联网和智能制造领域的业务方向，面试时展示对工业场景的理解
- 准备1-2个详细的机器视觉项目案例，从问题定义到方案设计到效果展示，体现解决问题的能力
- 突出机器视觉项目经验，特别是相机选型、光源设计、图像处理算法开发的完整项目
- 强调深度学习在工业检测中的应用案例，如缺陷检测、分类等，附上性能指标
- 展示编程能力，尤其是Python和C++的熟练程度，以及Pytorch等框架的使用经验
- 如有MES或上位机通信经验，务必提及，体现系统集成能力
- 深入学习ONNX、TensorRT等模型部署工具，提升算法工程化能力
- 补充工业相机和光源的选型知识，了解不同品牌和型号的特性
面试指南
- 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述项目经验，突出技术选型和效果量化
- 针对硬件选型，从分辨率、帧率、接口、光源类型等参数出发，结合具体检测需求说明
- 对比传统算法（如阈值分割、边缘检测）与深度学习（如CNN分类、分割网络）的适用场景，强调融合策略
- 请描述一个你完成的机器视觉项目，包括硬件选型、算法设计和最终效果
- 如何选择工业相机和镜头？请说明需要考虑哪些参数
- 在缺陷检测中，如何平衡传统图像处理算法和深度学习模型？举例说明
- 请解释Pytorch中模型部署到ONNX和TensorRT的流程及注意事项
- 如果视觉系统在现场出现误检率过高，你会如何排查和优化？
职位点评
67
综合评分
浪潮算法岗，技术前沿、平台大，发展空间好，但薪资面议且WLB未明确。
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
最契合追求技术深度和广度、希望在前沿工业视觉领域快速成长的求职者，对薪资和WLB要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
60中等
薪资面议但上市大厂通常提供有竞争力的薪酬和福利，不过JD未明确具体待遇，补偿性动机满足程度中等。
薪资信号面议 (15K-25K/月)
成长发展
85较高
岗位技术前沿（深度学习+传统CV），涉及全栈开发，成长空间大，但JD未提及明确的晋升通道或培训机制。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈工业相机、光源、Python、Pytorch、ONNX、TensorRT、CUDA、C++、QT、MES、图像处理
业务类型profit_center
工作生活
50较低
仅现场办公，未提及弹性工作或WLB，重庆地区通常有正常双休，但JD无相关说明，生活化动机满足一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
工业视觉助力智能制造，属于高速增长赛道，社会影响力中性，创新水平较高（结合传统CV和深度学习）。
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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