图像算法工程师岗位的基本职责范围

　　图像算法工程师需要根据研发规范和项目流程编写、更新和完善系统文档。以下是品学网小编整理的图像算法工程师岗位的基本职责范围。
　　图像算法工程师岗位的基本职责范围1
　　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基本职责范围2
　　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基本职责范围3
　　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基本职责范围4
　　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基本职责范围5
　　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。