豪威集团
Algorithm Engineer/Sr.-Wuhan(J11637)
Algorithm Engineer/Sr.-Wuhan(J11637)
发布于 3 天前普通员工/个人贡献者
武汉市
其它
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Isp算法
Opencv
Pytorch
Tensorflow
图像去噪
图像处理
图像融合
图像重建
机器学习
AI 估算 · 15k–30k
硕士学历图像算法岗，武汉上市企业，技术含量高，薪资竞争力较强。
职位详情
关于这个职位
该职位负责开发图像恢复类ISP算法，改进现有算法效果并降低成本，同时协助算法在硬件/固件上落地
适合具备图像处理、机器学习背景的硕士以上人才
最低要求
【学历要求】硕士 ，计算机，图像处理，等相关专业
熟悉图像去噪、重建、融合、校正等各类图像处理算法，有OpenCV等相关图像视频类算法开发处理经验
了解机器学习和深度学习相关基础理论知识，熟悉Tensorflow、Pytorch等深度学习框架
熟练掌握至少一种编程语言，如C/C++、Python等，良好的英语写作能力
工作职责
基于传感器和相关应用开发图像恢复类的ISP算法
改进现有图像算法的效果或者降低cost以满足产品/市场的不同需求
协助其他团队完成算法在硬件/固件/其他软件平台上落地
支持客户反馈的问题
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 上市公司平台成熟稳定，技术积累深厚，有利于长期发展
- 有机会参与从算法研发到落地的全流程，综合能力提升快
- 算法优化需在效果和成本之间平衡，对数学和工程能力要求高
- 需持续跟踪前沿技术，保持学习节奏
- 适合对图像处理有浓厚兴趣、具备扎实数学和编程基础的硕士毕业生或有一定经验的算法工程师
缺点 / 挑战
- 涉及底层图像算法，技术前沿且具有挑战性
- 跨团队协作频繁，沟通成本较高
角色解读
- 从算法工程师成长为图像处理领域专家
- 向ISP系统架构师或技术主管发展
- 横向拓展至计算机视觉、自动驾驶等应用领域
- 开发图像恢复类ISP算法，如去噪、重建、融合等
- 改进现有算法效果或降低计算成本以满足市场需求
- 协助其他团队将算法部署到硬件、固件或软件平台
- 支持客户反馈的问题，进行算法调优和故障排查
- 精通图像处理算法（去噪、重建、融合、校正等）
- 熟悉机器学习/深度学习基础理论，熟练使用TensorFlow或PyTorch
- 熟练掌握C/C++或Python，有OpenCV开发经验
- 良好的英语读写能力，能阅读技术文档
申请策略
- 提前了解豪威集团的产品线（图像传感器）和技术方向
- 关注公司在图像处理领域发表的论文或专利，面试时可展现兴趣
- 突出图像处理相关项目经验，特别是去噪、重建等算法实现
- 强调算法优化成果，如性能提升或计算量降低
- 展示深度学习框架应用案例，如模型训练与部署
- 体现多语言编程能力（C/C++、Python）及OpenCV使用熟练度
- 深入学习ISP pipeline及各模块原理
- 掌握模型压缩、量化等部署优化技术
面试指南
- 算法设计思路：先分析问题，选择合适模型（如传统方法或深度学习），明确评估指标，通过实验迭代优化
- 性能优化：可从模型剪枝、量化、硬件加速等角度考虑，结合具体平台给出方案
- 项目经验：使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述你的贡献和成果
- 请描述一个你设计并实现的图像去噪算法
- ISP pipeline中常见的模块有哪些？分别起什么作用？
- 在TensorFlow/PyTorch中如何优化模型推理速度？
- 如何校正图像中的镜头畸变？
- 当算法效果不错但计算量太大时，你会如何优化？
职位点评
66
综合评分
武汉上市企业图像算法岗，技术现代，薪资稳定，生活工作平衡未明确。
更适合这类人
适合追求技术成长和研发深度的求职者
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80
工作生活50
使命价值70
薪资福利
65中等
薪资未明确但上市公司通常有竞争力，福利需面试了解。
薪资信号未披露（AI估算：15K-30K/月）
成长发展
80较高
技术方向紧跟主流现代技术（图像处理+深度学习），成长空间大，但JD未明确晋升路径。
技术前沿主流现代技术
技术栈图像处理、ISP、OpenCV、TensorFlow、PyTorch、去噪、重建
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点为武汉科技园，未提及远程或弹性工作，加班情况不明。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
图像传感器行业成熟稳定，算法创新有一定社会价值，但非直接改善民生领域。
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
Watch Jobs