歌尔股份
算法开发岗(049149)
算法开发岗(049149)
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
潍坊市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
本科
计算机视觉工程
Cnn
Onnx
Pytorch
Tensorflow
Tensorrt
Yolo
机器视觉
深度学习
AI 估算 · 25k–45k
博士/硕士学历要求，算法专家岗，机器视觉方向热门，潍坊生活成本较低，综合薪资水平在25-45K/月。
职位详情
关于这个职位
该职位主导机器视觉与深度学习核心算法研发，聚焦图像分类、目标检测、分割、OCR等方向，负责模型设计、训练、优化及工程化部署
适合有大型机器视觉项目经验和深度学习框架实战能力的高级算法工程师，工作地点在潍坊市
最低要求
博士、硕士及以上学历，计算机科学、软件工程、图像处理、电子信息系统等信息技术相关专业，拥有计算机技术与软件专业技术高级证书
精通深度学习基础理论，熟练掌握至少2种主流框架（PyTorch/TensorFlow/MindSpore）
深耕机器视觉核心技术，有图像分类、目标检测、分割、OCR等至少2个方向的项目实战经验
熟练使用OpenCV、NumPy、Pandas等数据处理工具，掌握Hugging Face Transformers、MMDetection/MMClassification等开源工具链
具备模型工程化能力，熟悉模型量化、蒸馏、部署工具（TensorRT/Triton）
工作职责
主导机器视觉与深度学习核心算法研发，聚焦图像分类、目标检测、语义/实例分割、OCR、视觉跟踪等方向，攻克复杂业务场景技术难点
负责深度学习模型（CNN/ViT/YOLO等）的设计、训练、微调与优化，提升模型准确率、实时性与鲁棒性
主导算法工程化落地，配合团队完成模型量化压缩、推理加速（TensorRT/ONNX）、部署上线（Docker/K8s），解决 latency、Throughput 等工程指标问题
跟踪全球机器视觉与深度学习前沿技术（如多模态融合、小样本学习），结合业务场景进行技术预研与创新
参与技术方案评审、团队技术分享，指导初级算法工程师成长，搭建高效算法研发流程
优先资格
主导过工业缺陷检测、自动驾驶感知、医疗影像分析、智能安防等大型机器视觉项目
在顶会（CVPR/ICCV/ECCV）或核心期刊发表过相关论文或拥有技术专利
熟悉C++/Python混合编程，有高性能计算、GPU（A100/H100）算力优化实战经验
有小样本学习、弱监督学习、多模态视觉算法预研或落地实战经验
有端侧/边缘端部署经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 公司为上市跨国企业，平台稳定，资源丰富
- 接触工业级大规模机器视觉项目，技术含量高
- 涉及前沿技术如多模态、小样本学习，有助于技术积累
- 对学术背景和实战经验要求高，竞争激烈
- 工作地点在潍坊，相比一线城市机会较少
- 有扎实深度学习基础，热爱机器视觉，希望在工业场景中深耕的技术型人才
缺点 / 挑战
- 需要承担算法落地压力，可能涉及高强度开发
角色解读
- 从算法工程师向技术专家或技术管理者方向发展
- 可深入多模态、小样本学习等前沿方向
- 有机会成为团队技术负责人或算法架构师
- 主导机器视觉与深度学习算法研发，包括模型设计、训练、优化和工程化部署
- 解决具体业务场景中的技术难点，如缺陷检测、目标识别等
- 参与技术预研和团队分享，指导初级工程师
- 精通深度学习框架（PyTorch/TensorFlow等），熟练掌握机器视觉核心算法
- 具备模型工程化能力，熟悉TensorRT/ONNX/Docker/K8s
- 有C++/Python混合编程和GPU优化经验
申请策略
- 了解歌尔股份的业务方向，特别是消费电子制造中的视觉检测需求
- 准备展示算法落地的完整案例
- 突出机器视觉项目经验，特别是工业检测或相关场景
- 强调模型优化与部署经验，展示TensorRT/ONNX/Docker等工程能力
- 如有顶会论文或专利，务必突出
- 补充C++/Python混合编程和GPU优化知识
- 熟悉TensorRT/Triton部署工具
- 了解最新的多模态和小样本学习方法
面试指南
- 采用STAR法则回答项目经历，突出难点和解决方案
- 技术问题结合理论与实践，说明权衡和优化思路
- 展示对工具链的熟练度，并强调数据驱动的迭代方法
- 请介绍一个你主导的机器视觉项目，从数据到部署的完整流程
- 如何优化YOLO模型在边缘设备上的推理速度？
- 如何处理小样本场景下的缺陷检测？
- 请解释模型量化的原理及可能带来的精度损失
- 如何设计一个高鲁棒性的OCR系统？
职位点评
75
综合评分
上市公司算法专家岗，前沿技术挑战大，薪资不错，但工作地点在潍坊，WLB不确定。
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
适合追求技术深度和职业成长，对工作地点不敏感，能接受专注研发的求职者。
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90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
公司规模大、上市企业，薪资具有一定竞争力，福利体系完善，但未在JD中明确提及具体福利。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
90较高
涉及前沿算法和大型项目，技术成长空间大，且明确要求指导初级工程师，有团队领导机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、机器视觉、PyTorch、TensorRT、多模态
成长机会指导初级算法工程师成长、技术预研
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在潍坊，生活节奏较慢，但未提及弹性工作或远程，且算法落地可能涉及压力。
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
机器视觉在工业制造中有实际应用价值，能提升生产智能化水平，但JD中未强调社会价值。
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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