图像算法工程师面试

㈠ 算法工程师的就业前景如何

人工智能工作最受欢迎。算法工程师平均招聘工资建议达到25978元。由于人才匮乏，企业竞争激烈，平均加薪超过7%。该市90%以上的人工智能高薪工作都在天河区.近日，由广州天河人才港和BOSS直接就业研究院联合发布的《广州市天河区2018年1-4月人才趋势报告》，展示了该地区的主流发展趋势：IAB已经成为天河区，和天河区创新型企业和大型企业布局或发展的核心主方向，企业以高薪吸引更多的行业优秀人才。“天河区企业渴望以高薪攫取IAB人才，这意味着企业要在这些行业中发挥实力。

㈡ 图像算法工程师岗位的主要职责

图像算法工程师岗位的主要职责

一、确定岗位的职责

1.根据工作任务的需要确立工作岗位名称及其数量;

2.根据岗位工种确定岗位职务范围;

3.根据工种性质确定岗位使用的设备、工具、工作质量和效率;

4.明确岗位环境和确定岗位任职资格;

5.确定各个岗位之间的相互关系;

6.根据岗位的性质明确实现岗位的目标的责任。

二、图像算法工程师岗位的主要职责十篇

图像算法工程师负责特定业务场景下的机器视觉算法设计、编程、测试、优化等实现工作。下面是我为大家带来的图像算法工程师岗位的主要职责十篇，希望大家能够喜欢!

图像算法工程师岗位的主要职责1

职责：

1、对公司4K/8K摄像机成像图像处理器所涉及的算法进行研究开发工作。

2、根据FPGA电路工程师的需求进行算法变形、分解调整，使之能够顺利进行FPGA的移植。

3、对图像处理和前沿方向进行预研， 总结 、整理图像处理类的技术资料。

4、总结、撰写图像质量类算法的技术资料，并形成技术专利。

岗位要求：

1、硕士及以上学历，图像处理、应用数学、计算机、信号与信息处理、模式识别类专业背景，有2年以上产品研发工作 经验 ;

2、掌握图像处理编程技术及软件工程化知识;

3、熟练掌握C/C++，熟悉VC++/MATLAB/opencv等;熟练使用图像分析工具;

4、数学功底好，能熟练使用数值分析，信号处理，概率统计等知识。

图像算法工程师岗位的主要职责2

职责：

1、负责完成视觉/工业相机软件模块的设计、开发;

2、负责目标检测/相机畸变矫正/图像分类/定位/测距等算法模块的优化及实现;

3、负责视觉硬件系统集成，测试;

应聘要求：

1、计算机、自动化、图像处理、 模式识别、 机器视觉等相关专业, 本科及以上学历;

2、熟练掌握C/C++(MFC)编程，熟悉python，熟悉常用图像处理库(Opencv、Halcon等)，熟悉linux 操作系统 ;

3、熟悉caffe，tensorflow，pytorch其中任何一种深度学习框架者优先;

4、具有图像分割、实例分割、目标检测等项目经验者优先;

5、能与团队其他人进行高效、友好沟通、工作积极性、主动性、责任心强;

6、有机器人视觉、机器人图像处理开发经验者优先;

图像算法工程师岗位的主要职责3

职责：

1、 结合产品特性对算法进行实现和优化

2、 算法代码应用的调试和测试

3、 负责相关研发文档的整理、编写

基本要求：

1、 对图像有较深刻的理解，熟悉基本的图像算法和模式识别理论。

2、 熟悉应用计算机视觉算法开发常用工具，VC，Matlab, Opencv等 (必需)。

3、工作认真负责，严谨细致，有良好的创新意识和团队精神。

4、 较强的论文检索，英文专业文献阅读能力。

5、有工业缺陷检测经验项目者优先。

6、 计算机,模式识别,图像处理,应用数学等相关专业本科及以上学历，或相关专业的硕士在读研究生可提供全职实习岗位。

图像算法工程师岗位的主要职责4

职责

1、负责视频编解码开发，负责算法优化

2、负责图像识别数学建模及算法开发、优化

3、负责基于OPENVC的二次开发，完成公司PC客户端产品开发及调试

4、解决视频类产品使用中存在的问题

5、根据市场需要，进行产品的现场工程测试保障和产品培训

任职资格

1、硕士学历，模式识别、计算机、图像处理、信号处理，1年以上工作经验

2、有视频编解码经验，了解视频编码原理，熟悉H.264、HEVC标准，有算法优化或指令优化相关经验

3、掌握图像处理、模式识别及计算机视觉技术等基本理论

4、熟练掌握C/C++开发语言，熟悉OPENVC、MATLAB或者类似图形库

5、具有行为分析或视频摘要检索算法开发经验者优先

6、具有视频建模或视频识别算法开发经验者优先

图像算法工程师岗位的主要职责5

职责：

1. 负责公司相关图像处理算法的研究与实现;

2. 负责相关图像处理操作的编写与调试;

3. 配合软件开发工程师完成相关项目的调试工作;

4. 负责算法的工程实现和算法优化研究。

任职要求：

1. 图像处理、模式识别等相关专业，本科及以上学历，2年以上相关工作经验 ;

2.熟练使用OpenCV等视觉软件库开发;

3.精通C++，熟悉并行计算与算法优化加速及数据结构算法者优先;

4. 熟悉图像处理各种基本算法，能够进行图像匹配、定位、分割、边缘提取等基本操作;

5. 对机器学习有一定了解，能熟练应用小波分析、神经网络等知识设计算法，了解分类、聚类等处理算法;

6. 具有扎实的数学基础，在图像处理、模式识别或机器视觉领域有较丰富项目经验.

图像算法工程师岗位的主要职责6

职责：

图像内容识别、图像纹理优化方面的算法基础研发;

三维模型内容识别、三维模型优化方面的算法研发;

遥感影像处理、内容理解方面的算法研发;

以上1,2,3方面的内容可选择某一项或者多项;

可作为培养人员参与公司研发资深专家或博士团队算法研发;

配合研发算法在公司产品化方面的工作。

任职要求：

计算机视觉、摄影测量、图像处理、计算机图形学等相关专业，具有扎实的理论知识，硕士及以上学历;

有良好的 C/C++ 程序开发基础和良好的数学功底;

熟悉Matlab或Python;

有一定深度学习的算法基础，熟悉深度学习框架者优先;

对图像处理算法研究与开发有浓厚的兴趣;

有良好的英文基础，能够阅读相关领域的英文论文;

善于学习，有强烈的责任心和进取心;具有良好的团队合作精神和沟通、理解能力;并具有良好的职业素养，有一定的抗压能力。

图像算法工程师岗位的主要职责7

职责：

1. 负责图像处理相关算法的研发，包括算法设计，调试，优化，算法移植实现等;

2. 负责图像处理算法的预研、验证和实现;

3. 撰写相关图像处理算法的技术文档。

任职资格：

1. 本科及以上学历，图像处理、模式识别、机器视觉及应用数学等相关专业;

2 具备C++编程和项目经验，熟练掌握图像处理的有关知识，如图像拼接、图像配准、图像分割、目标识别、机器学习等;

3. 熟练OpenCV、Matlab或者其他图像处理库及图像识别相关算法;

4. 具备良好的代码书写规范和文档编写能力;

5. 熟练的英文文献阅读能力;

6. 具备深度神经网络和常用的模型，如CNN、RNN等项目实际使用经验者优先;

7. 具备1年摄像头调试经验的优先录取;具有算法的实际产品化经验者优先，尤其具备“人脸识别、人数统计、ADAS、疲劳驾驶”相关算法的优先录用;

8. 工作责任心强，具有良好的沟通能力，协作能力和团队精神。

图像算法工程师岗位的主要职责8

职责：

1.从事与相机应用相关的图像算法研发，跟踪相关领域的技术发展趋势;

2.根据项目需求和实现平台的软硬件特点，完成算法的设计、验证、优化，协助完成算法的硬件(主要是FPGA)实现;

3.根据产品应用和使用环境提炼算法需求，提升产品易用性;

4.负责产品的维护工作。

任职要求：

1.3年以上工作经验，图像处理、机器视觉相关行业;

2.熟悉CMOS/CCD图像传感器原理，掌握各种图像处理算法，如3A、白平衡、图像降噪、色彩校正、3D重建等;

3.有良好的数学基础，有杂事的编程功底，精通matlab/C;

4.具备优秀的分析解决问题的能力，对算研究有强烈的兴趣，具有创新和学历能力;

5.独立设计完成相机内算法pipeline的优先考虑。

图像算法工程师岗位的主要职责9

职责：

1、负责产品应用中涉及的图像识别、聚类、分类、特征抽取、检测分割、OCR识别等技术;

2、配合开发将算法移植到不同的平台，并基于不同的平台进行优化从而满足平台的性能需求;

3、模式识别、深度学习算法研发，配合开发人员完成相关机器视觉算法的改进和优化。

任职要求：

1、本科或以上学历，2年以上相关工作经验;

2、精通计算机视觉、统计学习、深度学习等相关技术，至少精通一种开源框架Tensorflow、Caffe、Caffe2、MxNet、Theano、Torch

3、实际参与过深度学习、图像处理、模式识别技术的开发项目并实现过相关算法;

4、至少精通一种语言Python/C/C++，并进行算法及系统开发;

5、熟悉机器学习理论并有相关项目经验者优先，模式识别与人工智能等相关专业者优先;

6、具有极强的执行力，高度的责任感、良好的学习能力、有效的沟通能力，开放的心态，热爱技术，有责任心。

图像算法工程师岗位的主要职责10

职责：

1. 与项目经理配合，完成项目前期咨询工作;

2. 完成图像处理算法的设计，图像处理程序的开发、分析和测试工作;

3. 撰写程序设计文档和软件产品使用 说明书 文档;

4. 负责开展团队技术创新研究与技术管理，解决关键技术难题;

5. 与开发人员及客户沟通配合，制定并执行项目开发计划，保证项目进度。

任职要求：

1. 本科及以上学历，计算机及相关专业本科三年以上工作经验;

2. 优秀的编程能力python/C++;

3. 有较强的图像处理知识背景，熟悉或精通数字图像处理理论、人工智能理论、图像搜索;

4. 熟悉深度学习框架如tensorflow/pytorch，或者熟悉Hadoop、Spark分布式平台和计算优先;

5. 较强的文献阅读和理解能力，良好的 逻辑思维 、沟通表达能力，良好的技术视野和深度，对前沿技术的实际应用有浓厚兴趣。

图像算法工程师岗位的主要职责相关 文章 ：

★ 算法工程师岗位的基本职责

★ 算法工程师岗位职责简洁版

★ 算法工程师岗位的主要职责文本

★ 算法工程师的基本职责概述

★ 算法工程师的岗位职责

★ 算法工程师的具体职责说明文

★ 算法工程师的主要职责

★ 视觉算法工程师岗位的基本职责

★ 视觉算法工程师的工作职责

★ 算法工程师岗位的职责表述

㈢ 电子专业能不能应聘图像算法工程师

可以应聘，只要是你做过图像处理这方面的工作就可以。

㈣ 做了半年图像算法工程师感觉很迷茫怎么办

已经不太适合了
这种工作比较累，而且做这种要经常参与加班和分工制作，大多都是那些20出头的年轻人在做这些，一个团队中，如果你因为特殊情况而不能经常来加班，也确实不怎么好
还是建议一些文职，或者是自己能控制时间的岗位会比较好
个人意见，仅作参考

㈤ 都快2021年了，算法岗位应该怎样准备面试

说到算法岗位，现在网上的第一反应可能就是内卷，算法岗位也号称是内卷最严重的岗位。针对这个问题，其实之前我也有写过相关的文章。这个岗位竞争激烈不假，但我个人觉得称作内卷有些过了。就我个人的感觉，这几年的一个大趋势是从迷茫走向清晰。

早在2015年我在阿里妈妈实习的时候，那个时候我觉得其实对于算法工程师这个岗位的招聘要求甚至包括工作内容其实业内是没有一个统一的标准的。可以认为包括各大公司其实对这个岗位具体的工作内容以及需要的候选人的能力要求都不太一致，不同的面试官有不同的风格，也有不同的标准。

我举几个例子，第一个例子是我当初实习面试的时候，因为是本科生，的确对机器学习这个领域了解非常非常少，可以说是几乎没有。但是我依然通过了，通过的原因也很简单，因为有acm的获奖背景，面试的过程当中主要也都是一些算法题，都还算是答得不错。但是在交叉面试的时候，一位另一个部门的总监就问我有没有这块的经验？我很明确地说了，没有，但是我愿意学。

接着他告诉我，算法工程师的工作内容主要和机器学习相关，因此机器学习是基本的。当时我就觉得我凉了，然而很意外地是还是通过了面试。

核心能力

由于我已经很久没有接触校招了，所以也很难说校招面试应该怎么样准备，只能说说如果是我来招聘，我会喜欢什么样的学生。也可以理解成我理解的一个合格优秀的算法工程师应该有的能力。

模型理解

算法工程师和模型打交道，那么理解模型是必须的。其实不用说每一个模型都精通，这没有必要，面试的时候问的模型也不一定用得到。但更多地是看重这个人在学习的时候的习惯，他是浅尝辄止呢，还是会刨根究底，究竟能够学到怎样的地步。

在实际的工作当中我们可能会面临各种各样的情况，比如说新加了特征但是没有效果，比如升级了模型效果反而变差了等等，这些情况都是有可能发生的。当我们遇到这些情况之后，需要我们根据已知的信息来推理和猜测导致的原因从而针对性的采取相应的手段。因此这就需要我们对当前的模型有比较深入地了解，否则推导原因做出改进也就无从谈起。

所以面试的时候问起哪个模型都不重要，重要的是你能不能体现出你有过深入的研究和理解。

数据分析

算法工程师一直和数据打交道，那么分析数据、清洗数据、做数据的能力也必不可少。说起来简单的数据分析，这当中其实牵扯很多，简单来说至少有两个关键点。

第一个关键点是处理数据的能力，比如SQL、hive、spark、MapRece这些常用的数据处理的工具会不会，会多少？是一个都不会呢，还是至少会一点。由于各个公司的技术栈不同，一般不会抱着候选人必须刚好会和我们一样的期待去招人，但是候选人如果一无所知肯定也是不行的。由于学生时代其实很少接触这种实践的内容，很多人对这些都一无所知，如果你会一两个，其实就是加分项。

第二个关键点是对数据的理解力，举个简单的例子，比如说现在的样本训练了模型之后效果不好，我们要分析它的原因，你该怎么下手？这个问题日常当中经常遇到，也非常考验算法工程师对数据的分析能力以及他的经验。数据是水，模型是船，我们要把船驶向远方，只懂船只构造是不行的，还需要对水文、天象也有了解。这样才能从数据当中捕捉到trick，对一些现象有更深入的看法和理解。

工程能力

虽然是算法工程师，但是并不代表工程能力不重要，相反工程能力也很重要。当然这往往不会成为招聘的硬性指标， 比如考察你之前做过什么工程项目之类的。但是会在你的代码测试环节有所体现，你的代码风格，你的编码能力都是你面试的考察点之一。

并不只是在面试当中如此，在实际工作当中，工程能力也很关键。往小了说可以开发一些工具、脚本方便自己或者是团队当中其他人的日常工作，往大了说，你也可以成为团队当中的开发担当，负责其团队当中最工程的工作。比如说复现一篇paper，或者是从头撸一个模型。这其实也是一种差异化竞争的手段，你合理地负担起别人负担不了的工作，那么自然就会成为你的业绩。

时代在变化，行业在发展，如今的校招会问些什么早已经和当年不同了。但不管怎么说，这个岗位以及面试官对于人才的核心诉求几乎是没有变过的，我们从核心出发去构建简历、准备面试，相信一定可以有所收获。

㈥ 关于CCD工程师面试会问什么问题

主要是的图像处理，一些开发库opencv，算法很重要，你还要知道的，还有会MFC 和其他界面开发，C语言只是图像处理的算法的实现，还要知道CCD。。。

㈦ 诺瓦星云算法图像工程师面试好过没

好过。
1、诺瓦星云算法图像工程师的面试首先是电话面试，回答一些基本问题。
2、然后是自我介绍和最后的反问，真正的面试时间就十几分钟，侧重点在项目上，没有关于通用能力的问题，所以好过。

㈧ 图像算法工程师就业难度如何

目前来讲就业应该还可以，同部门算法薪资也会比软件工程师要高一点点。

㈨ 面试小米算法工程师进入第三轮面试被录用概率多大

摘要 您好！面试官的两轮面试出的题目我觉得可能还是在校招的难度，但是能进入第三轮被录取的几率也很大。

㈩ 计算机视觉算法工程师笔试主要什么内容

你好，领学网为你解答：
计算机视觉部分：
1、考察特征点匹配算法，输入两幅图像中的特征点对，输出匹配的特征点对，（128维描述子）距离计算函数已给出无需考虑复杂度。编写伪代码，分析算法复杂度；
2、考察图像旋转。左边图像时旋转一定角度后的图像(有黑边)，右边为正常图像。已知两幅图像都为WxH，以及左图像与四边的切点A1A2A3A4，设计旋转算法使左图像变换矫正成右图像，编写伪代码，分析算法复杂度及优缺点；
3、主要考察双目视觉中的标定知识。给出了双目视觉的成像原理图及相关定理和表达。第一小题，需要证明x'Fx=0 x'x为左右图像中的匹配点对，并要求给出F矩阵的秩；第二小题要求推导出最少可由多少对左右图像中匹配点可以推导出F矩阵；
4、要求写出图像处理和计算机视觉在无人飞行器中的3个重要应用。给出理由和解决方案并分析。
图像处理部分：
1、主要考察一维中值滤波，退化为区间滤波 编写伪代码，分析算法复杂度；
2、主要考察二维中值滤波，编写伪代码，分析算法复杂度；
3、如何去除脉冲噪声，图像中有大量随机产生的255和0噪声；
4、考察加权中值滤波公式推导以及一维加权中值滤波
控制部分：
对象举例均为四旋翼无人飞行器，各题目要求设计控制器，给出控制率，还有观测方案设计等等；有一题比较简单就是说明PID的各部分含义以及如何调节。
希望帮到你!