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【集团研发】算法研发研究员（图像处理）（北京）(J53449)
【集团研发】算法研发研究员（图像处理）（北京）(J53449)
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
Gan
图像处理
图像质量评价
模型轻量化
深度学习
计算机视觉
超分辨率
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
博士校招算法岗，聚焦显示画质AI算法研发，技术深度高，产业结合紧，发展空间明确，工作生活平衡信息未明。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
33K
比算法优化工程师中位数低
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 430 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · 算法优化工程师 · 约 150 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位为京东方校招的研发岗位，专注于利用AI和计算机视觉技术提升显示画质
您将负责画质增强、超分辨率、缺陷检测等核心算法的研发与落地，并推动前沿技术在显示产品中的应用，最终实现画质提升与功耗优化
最低要求
博士应届毕业生
计算机科学与技术、人工智能、软件工程、数学、统计学、电子信息、自动化等相关专业
①扎实的计算机视觉与图像处理基础，熟悉传统图像处理算法及主流深度学习框架
②在以下至少一个方向有研究或项目经验：
图像超分辨率/图像复原
图像生成（GAN、Diffusion Models等）
图像质量评价（IQA）
模型轻量化、量化压缩与端侧部署
③具备较好的算法实现能力，熟练掌握Python/C++，有良好的代码规范与工程习惯
①具备良好的逻辑思维、问题拆解能力、自主钻研能力、抗压能力及团队协作意识
②具备良好的英文文献阅读能力，能独立跟踪前沿研究并复现算法
③对显示技术（LCD/OLED/Mini LED等）有基本了解，对显示画质改善有浓厚兴趣
有较好的英语能力（英语四级及以上）
工作职责
负责显示画质提升相关AI算法的研发与落地，包括但不限于画质补偿、超分辨率重建、色彩增强、对比度优化、去噪、去模糊等方向
利用深度学习、计算机视觉等技术，针对显示面板特性设计低功耗AI算法方案，在保证画质的前提下降低驱动功耗
参与显示缺陷检测、Mura补偿、Demura算法、压缩等显示领域核心算法的研究与优化
跟踪图像处理与AI领域前沿技术，推动新技术在显示产品中的预研与应用转化
与硬件、驱动、系统团队协作，完成算法在终端显示产品中的部署、调试与性能调优
撰写技术方案文档、专利及学术论文
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 行业头部平台，能接触到显示技术最前沿的算法需求与落地场景
- 工作内容技术深度高，专注于解决具体的显示画质与功耗问题，技术成就感强
- 作为校招博士岗位，有明确的培养路径，且研究方向与产业结合紧密
- 算法需要兼顾画质效果与功耗、算力限制，对工程化能力要求极高
- 技术栈专精于显示领域，可能对算法通用性的拓展有一定局限
- 作为已上市企业，研发节奏和项目管理流程可能相对规范，需适应
- 适合有扎实算法基础和强烈技术钻研精神的博士应届生，希望将前沿AI技术应用于解决具体硬件产品问题，并享受技术从研究到落地全过程的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 技术专家路线：深耕显示AI算法，成为画质技术或特定算法方向（如超分）的领域专家
- 技术管理路线：积累项目经验后，可带领小团队负责技术方向规划与项目管理
- 跨界发展：利用显示领域算法经验，向更广泛的图像处理、视频编解码或芯片算法等领域拓展
- 研发并优化用于显示画质增强的AI算法，如超分辨率、色彩增强、去噪等
- 设计面向显示面板的低功耗、端侧部署的AI算法方案
- 参与显示缺陷检测等核心算法的预研与产品化落地
- 深厚的计算机视觉与图像处理理论基础，并有相关项目或论文经验
- 熟练的深度学习框架应用能力（如PyTorch/TensorFlow）与模型优化能力（轻量化、量化）
- 扎实的Python/C++编程与算法工程化实现能力
申请策略
- 在面试中展现对显示技术改善的兴趣，并尝试结合自己过往项目思考算法在显示场景下的适配与挑战
- 准备好清晰阐述一个完整的算法研究项目，包括问题定义、方案设计、实验对比与优化过程
- 重点突出与图像处理、计算机视觉相关的研究课题、论文成果或专利
- 详细描述使用深度学习解决具体图像问题的项目经验，特别是涉及模型优化或端侧部署的案例
- 明确列出掌握的算法框架（PyTorch等）和编程语言（Python/C++）的熟练程度
- 可提前了解LCD/OLED/Mini LED等显示技术的基础原理，使面试时能更好地结合业务场景
- 复习图像质量评价（IQA）、模型量化压缩等与JD要求高度相关的技术点
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述项目经历，突出个人贡献和技术深度
- 结合具体算法原理（如GAN、Diffusion）和工程化考量（如量化、剪枝）来回答权衡问题
- 将前沿技术（如新架构、新范式）与显示的具体痛点（如特定artifact、实时性要求）进行关联分析
- 请介绍一个你印象最深的图像处理/计算机视觉项目，你在其中负责了什么？遇到了什么挑战，如何解决的？
- 你如何理解‘画质提升’和‘功耗降低’这两个目标在显示算法中的关系？如果让你设计，你会如何权衡？
- 对于模型轻量化或端侧部署，你了解哪些常用的方法？请结合你的项目经验谈谈
- 你最近关注哪些图像处理或AI领域的前沿技术？你认为它可能如何应用于显示领域？
- 复盘并梳理自己的核心研究项目，准备好深入的技术细节追问
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
作为校招博士岗，薪资水平预计有市场竞争力，但JD未披露具体薪资与福利细节，需在面试环节确认。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
85较高
技术方向前沿（AI+显示），且要求博士学历，对个人技术深度和前沿跟踪能力要求高，有较强的成长空间和明确的研究导向。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈计算机视觉、深度学习、图像超分辨率、GAN、Diffusion Models、模型轻量化、端侧部署
成长机会前沿技术、新技术预研与应用转化、撰写技术方案、专利及学术论文
业务类型profit_center
工作生活
60中等
工作地点为北京，但未提及办公模式与弹性工作安排。作为研发岗，项目紧张时可能需要投入较多精力。
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
显示技术是消费电子的核心环节，提升画质能直接改善用户视觉体验，具有明确的产品价值和社会影响力，行业成熟稳定。
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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