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计算光学算法专家（杭州&上海）
计算光学算法专家（杭州&上海）
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
上海市 / 杭州市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
研究与开发 (研发)
Pytorch
Tensorflow
几何光学
图像处理
手机成像
深度学习
计算光学
傅里叶光学
AI 估算 · 30k–60k
算法专家岗位，技术门槛高，市场需求大，薪资待遇优厚。
职位详情
关于这个职位
作为vivo计算光学算法专家，你将负责手机成像链路的算法优化，通过前沿的计算光学技术和深度学习模型，提升手机拍照的画质
该岗位要求深厚的光学与AI功底，适合在成像领域有经验的技术专家
最低要求
掌握几何光学，傅里叶光学，图像信息处理等相关光学知识
熟悉计算光学基础建模以及工程落地流程
熟悉深度学习基础知识，以及其在图像理解及图像增强等应用领域上的工作原理和算法流程
精通Tensorflow/Pytorch/Caffe等框架，深度理解其中一种的实现架构
精通Python/C/C++开发，熟悉Linux开发环境
高效的论文阅读及原型实现能力
工作职责
负责计算光学领域的研究创新，利用计算光学实现手机成像的链路优化，提升手机成像画质的提升
负责计算光学领域的理论研究，持续跟进业界先进技术和发展趋势
优先资格
发表过高水平的光学，图像、视觉、机器学习相关学术论文/专利者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- vivo作为头部手机厂商，影像技术是核心竞争力，项目资源充足
- 薪资福利在行业内具备较强竞争力
- 技术难度大，需要持续学习光学和AI最新进展
- 对算法精度和工程效率要求极高，需要兼顾创新与落地
- 适合对计算光学有深厚兴趣、具备扎实算法基础和创新能力的资深工程师
缺点 / 挑战
- 岗位涉及前沿技术，具有高挑战性和技术成长空间
- 产品研发周期紧，可能面临较大的工作压力
角色解读
- 技术方向：成为计算光学领域的资深专家，主导关键技术突破
- 管理方向：带领算法团队，负责成像技术规划与落地
- 横向发展：可向AI算法、图像处理等其他技术领域扩展
- 研究计算光学前沿技术，优化手机成像链路，提升画质
- 进行理论建模与算法原型实现，推动技术落地到产品
- 跟踪业界最新进展，持续创新并输出专利/论文
- 扎实的光学基础，包括几何光学和傅里叶光学
- 精通深度学习框架（TensorFlow/PyTorch/Caffe）及其在图像领域的应用
- 熟练使用Python/C++进行算法开发与调试
申请策略
- 提前了解vivo手机影像技术的特色（如微云台、夜景模式等），在面试中展现匹配度
- 准备一个完整的项目案例，详细说明从问题定义到算法落地的过程
- 突出计算光学或相关领域的项目经验，尤其是手机成像优化项目
- 强调深度学习模型在图像增强、超分辨率等方向的实际应用
- 展示发表的论文或专利，特别是高水平会议或期刊成果
- 可以系统学习傅里叶光学和计算摄影学基础知识
- 提升C++代码性能和工程化能力，熟悉移动端优化
面试指南
- 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述项目经历
- 先阐述理论基础，再说明实现细节和优化经验
- 对于开放性问题，展示你的思考深度和对行业趋势的理解
- 请介绍计算光学在手机成像中的具体应用场景和挑战
- 如何设计一个深度学习模型来提升夜景拍摄的清晰度？
- 描述你在图像增强或计算摄影方面的一个成功项目
- 如何平衡算法效果与手机端实时性要求？
- 你对当前手机影像技术趋势的看法是什么？
职位点评
74
综合评分
vivo算法专家，前沿技术，薪资优厚，但工作地点固定，WLB未知。
更适合这类人
适合追求技术成长和薪资回报的算法工程师，对工作强度有一定容忍度。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
80较高
薪资水平有竞争力，但具体金额未公开。作为行业头部企业，薪资和福利通常优于市场平均水平。
薪资信号未披露（AI估算：30K-60K/月）
成长发展
85较高
工作内容前沿，技术挑战大，有利于技能成长。涉及计算光学和深度学习等前沿领域，有较多创新空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈计算光学、深度学习、TensorFlow、PyTorch、图像处理
业务类型profit_center
工作生活
60中等
工作地点在上海或杭州核心城市，但工作模式和加班情况未明确。现场办公为主，灵活性较低。
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
70中等
手机影像技术是高速增长赛道，具有较大的创新和社会影响力，但也面临激烈竞争。
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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