圖像算法工程師的崗位職責15篇
在日常生活和工作中，我們都跟崗位職責有著直接或間接的聯(lián)系，制定崗位職責有助于提高內部競爭活力，提高工作效率。你所接觸過的崗位職責都是什么樣子的呢？下面是小編為大家整理的圖像算法工程師的崗位職責，歡迎閱讀，希望大家能夠喜歡。
圖像算法工程師的崗位職責1
職責：
1、開發(fā)工業(yè)視覺檢測產品：通過公司自己開發(fā)的人工智能技術、數字圖形處理、機器視覺等核心技術軟件，實現對固體廢棄物的識別，分選;
2、開發(fā)和搭建整套的工業(yè)視覺檢測系統(tǒng)：搭建和集成上述核心技術的平臺，實現工業(yè)光學相機、光源、AI核心軟件、其他硬件系統(tǒng)的完整系統(tǒng)方案;
3、基于上述系統(tǒng)，針對特定工業(yè)需求場景、針對生產線的實際要求，實現對檢測算法的跟蹤、調優(yōu)，跟其他產品和算法團隊配合，實現對整套產品系統(tǒng)的優(yōu)化與完善。
任職要求：
1、碩士以上學歷，博士學歷優(yōu)先;
2、在計算機視覺、數字圖像處理、深度學習等方面有豐富的研發(fā)與技術經驗;
3、熟悉領域的.最新研究成果，公開數據集，和相關的開源系統(tǒng);
4、熟悉Python、C++等至少一門語言，使用過Theano，Caffe，Torch，TensorFlow等開源深度學習框架;
5、有很強的自學能力和獨立思考能力，對深度學習、計算機視覺等技術創(chuàng)新與應用充滿激情;
6、具備良好的團隊合作精神。
圖像算法工程師的崗位職責2
職責：
1、負責信號增強、信號識別、信號模型等信號處理方法的研究;
2、負責信號品質評價研究，進行算法性能驗證，評估系統(tǒng)方案;
3、跟蹤國內外算法的前沿技術，對公司產品提出改進建議;
4、協(xié)同研發(fā)團隊完成產品和軟件的具體開發(fā)工作。
任職要求：
1、數字信號處理，通信、應用數學、應用物理專業(yè)，本科或研究生學歷，2-3年工作經驗;
2、熟練掌握通信原理知識，精通信號處理的相關算法研究，對常用的信號算法有算法設計和仿真及調試經驗;
3、主動學習、善于鉆研，勇于接受有挑戰(zhàn)的工作，具有較強的`算法實現、調試和優(yōu)化能力;
4、良好的英文資料閱讀能力，良好的團隊合作精神;
5、具有一定軟件開發(fā)能力的優(yōu)先。
圖像算法工程師的崗位職責3
職責：
1、負責二維圖像背景分離、圖像拼接、圖像特征提取匹配算法的研究、實現和改進
2、負責三維點云圖像的.生成、降噪、計算、拼接算法的研究、實現和改進
3、負責算法說明文檔的編寫、算法輸入輸出的接口設計和模塊化設計
任職要求：
1、計算機，電子通信，數學，物理學及相關專業(yè)畢業(yè)，本科(含)以上學歷，碩士學歷優(yōu)先;
2、1年以上圖像算法研究或開發(fā)經驗，具備較強的算法工程化能力，熟悉opencv算法庫，有算法優(yōu)化或代碼優(yōu)化經驗者更佳;
3、擅長使用c++和c#語言，快速實現以及改進相關圖像分析算法
4、有機器學習經驗、Cuda并行算法優(yōu)化經驗者優(yōu)先
圖像算法工程師的崗位職責4
職責：
1、根據產品需求，研究、開發(fā)和優(yōu)化智能視頻分析算法;
2、負責對現有算法進行分析和改進;
3、跟蹤智能視頻監(jiān)控的.前沿技術;
4、能做技術指導和部門管理工作。
崗位要求：
1、碩士及以上學歷，計算機、模式識別、應用數學、電子信息等相關專業(yè);
2、具有三年以上的視頻分析算法的研發(fā)經驗，或者20xx年碩士應屆生;
3、熟悉圖像處理、機器視覺基本算法，有運動目標(包括行人、車輛、通用目標等)檢測和跟蹤、背景建模、物品分類等項目開發(fā)經驗者優(yōu)先;
4、有深度學習相關經驗者優(yōu)先;
5、熟練掌握C/C++，有良好的編程功底。
圖像算法工程師的崗位職責5
職責
1、負責移動機器人底層運動控制相關算法研發(fā)工作;
2、負責移動機器人軌跡跟蹤的控制策略設計;
3、負責移動機器人運動控制模型的`建立;
4、負責作業(yè)型移動機器人協(xié)調控制算法研發(fā)工作;
5、負責移動機器人運動控制相關算法的軟件設計與編制工作;
6、負責產品開發(fā)及過程文檔的編寫。
任職資格
1、計算機、自動控制、應用數學等相關專業(yè)畢業(yè);
2、兩年以上相關工作經驗，本科及以上學歷;
3、精通經典控制理論及現代控制理論;
4、有良好的概率論、矩陣論等數學功底;
5、有良好的編程基礎，精通C/C++等編程語言，熟悉Linux、ROS系統(tǒng);
6、善于與他人合作，良好的團隊合作意識，工作態(tài)度積極主動，有一定的抗壓能力。
圖像算法工程師的崗位職責6
職責：
1、負責項目中基帶信號處理算法研發(fā);
2、根據任務需求完成算法開發(fā)的概要設計和詳細設計文檔;
3、根據算法詳細設計報告完成算法的軟件仿真實現及性能評估;
4、根據設計文檔或需求說明完成項目代碼編寫，調試，測試和維護;
5、分析并解決算法工程實現中的出現的問題，完成相應仿真算法的優(yōu)化設計;
6、協(xié)助算法實現工程師在嵌入式軟件平臺完成算法實現。
任職要求：
1、985/211高校導航專業(yè)、通信工程、電子工程、控制工程、儀器專業(yè)和應用數學專業(yè)本科及以上學歷
2、具備熟練使用Matlab、Labview或者C其中任一種軟件進行算法實現的能力;
3、具備良好的信號處理基礎，熟悉常用的.數字信號處理、數字通信或軟件無線電相關算法。
4、熟悉基于軟件無線電架構的信號處理系統(tǒng)平臺架構，至少熟悉FPGA、DSP、ARM或GPU一種處理器的算法實現流程。
5、有無線電信號發(fā)射和接收相關算法、衛(wèi)星導航與定位相關算法以及無線電接收機算法開發(fā)經驗者優(yōu)先;
6、特別優(yōu)秀的面談。
圖像算法工程師的崗位職責7
職責：
1.利用OpenCV完成視覺常用算子的開發(fā);
2.參與通用視覺平臺的算法模塊及工具開發(fā);
3.參與關鍵項目的視覺技術攻關;
4.使用深度學習模型探索解決視覺問題的方法。
任職要求：
1.熟練使用halcon，OpenCV進行視覺算法開發(fā),具備2年以上機器視覺算法的開發(fā)經驗;
2.精通機器視覺的算法原理，數學能力突出;
2.具有很強的'軟件開發(fā)能力，精通C++，熟悉操作系統(tǒng)原理，具有模塊化開發(fā)思想;
3.工作認真負責、嚴謹細致，有鉆研精神，具有良好的溝通能力。
圖像算法工程師的崗位職責8
職責：
1.開發(fā)缺陷檢測和分類的各種算法，從定義要求指標、建立理論模型、設計軟件結構、編程，到調試、優(yōu)化算法、評估效果;
2.開發(fā)基于機器學習和深度學習的圖像處理算法;
3.具有良好的獨立工作能力;
4.具有良好的技術英語閱讀和書面表達能力。
專業(yè)技能要求：
1.計算機、數學或圖像處理相關專業(yè)，研究方向為信號處理、圖像處理、模式識別、機器視覺，985院校碩士及以上學歷;
2.扎實的數學和編程功底，熟悉常用的`機器學習和深度學習算法架構的搭建和模型的訓練和優(yōu)化;
3.具有缺陷檢測和分類算法開發(fā)經驗;
4.熟練掌握C/C++、Matlab、OpenCV、SSE、intel IPP等手段和技術;
5.熟悉Object-oriented設計、數據結構、版本管理及軟件開發(fā)流程;
6.具備較強的技術分析能力和創(chuàng)新意識，善于發(fā)現問題并解決問題;
7.具備良好的技術英語閱讀和書面表達能力;
8.具備良好的團隊合作精神和溝通能力，能夠獨立、按時完成任務;嚴謹負責、善于學習;有良好溝通技能、并能承受一定的壓力;
圖像算法工程師的崗位職責9
職責：
1.與項目經理配合，完成項目前期咨詢工作;
2.完成圖像處理算法的設計，圖像處理程序的.開發(fā)、分析和測試工作;
3.撰寫程序設計文檔和軟件產品使用說明書文檔;
4.負責開展團隊技術創(chuàng)新研究與技術管理，解決關鍵技術難題;
5.與開發(fā)人員及客戶溝通配合，制定并執(zhí)行項目開發(fā)計劃，保證項目進度。
任職要求：
1.本科及以上學歷，計算機及相關專業(yè)本科三年以上工作經驗;
2.優(yōu)秀的編程能力python/C++;
3.有較強的圖像處理知識背景，熟悉或精通數字圖像處理理論、人工智能理論、圖像搜索;
4.熟悉深度學習框架如tensorflow/pytorch，或者熟悉Hadoop、Spark分布式平臺和計算優(yōu)先;
5.較強的文獻閱讀和理解能力，良好的邏輯思維、溝通表達能力，良好的技術視野和深度，對前沿技術的實際應用有濃厚興趣。
圖像算法工程師的崗位職責10
職責：
1.負責圖像處理相關算法的研發(fā)，包括算法設計，調試，優(yōu)化，算法移植實現等;
2.負責圖像處理算法的預研、驗證和實現;
3.撰寫相關圖像處理算法的技術文檔。
任職資格：
1.本科及以上學歷，圖像處理、模式識別、機器視覺及應用數學等相關專業(yè);
2具備C++編程和項目經驗，熟練掌握圖像處理的有關知識，如圖像拼接、圖像配準、圖像分割、目標識別、機器學習等;
3.熟練OpenCV、Matlab或者其他圖像處理庫及圖像識別相關算法;
4.具備良好的.代碼書寫規(guī)范和文檔編寫能力;
5.熟練的英文文獻閱讀能力;
6.具備深度神經網絡和常用的模型，如CNN、RNN等項目實際使用經驗者優(yōu)先;
7.具備1年攝像頭調試經驗的優(yōu)先錄取;具有算法的實際產品化經驗者優(yōu)先，尤其具備"人臉識別、人數統(tǒng)計、ADAS、疲勞駕駛"相關算法的優(yōu)先錄用;
8.工作責任心強，具有良好的溝通能力，協(xié)作能力和團隊精神。
圖像算法工程師的崗位職責11
職責：
1)根據客戶需求和視覺檢測要求提供視覺識別解決方案;
2)負責圖形圖像處理、視覺算法及應用程序的'編寫、調試;
3)負責視覺模塊的選型、搭建、安裝和測試;
4)為機械、電氣、硬件等專業(yè)工程師提供技術支持。
任職要求：
1)本科以上學歷，計算機軟件或電子類相關專業(yè)畢業(yè);
2)3年以上視覺識別應用開發(fā)經驗，有機器人視覺聯(lián)動、圖像處理等相關研發(fā)經驗者優(yōu)先;
3)精通圖像增強、目標定位和分割、邊緣提取等基本圖像處理算法;
4)熟練應用C++/C#/VB中一種語言，熟悉OpenCV和Matlab軟件。
圖像算法工程師的崗位職責12
職責：
1、用C++語言在Windows平臺上進行程序編寫;
2、完成編碼測試、系統(tǒng)聯(lián)調，協(xié)助測試人員完成對所編寫代碼的測試;
3、和客戶溝通，獲取有效需求，根據客戶的使用反饋信息，對軟件進行維護和升級;
4、軟件維護文件的編寫(包括版本介紹，修改記錄和設計或功能變更等)。
任職要求：
1、計算機或信息技術專業(yè)本科以上學歷;
2、一年以上工作經驗，視能力而定;
3、良好的邏輯思維能力，能獨立解決復雜問題;
4、具有團隊合作、溝通能力和創(chuàng)新、學習能力
5、熟練的'計算機技能和應用軟件使用技能
6、工作細致，有責任心;具有鉆研探索精神
7、能適應變化的環(huán)境和較強的工作壓力
圖像算法工程師的崗位職責13
職責：
1.負責通信系統(tǒng)物理層方案設計、功能測試和性能優(yōu)化，系統(tǒng)調試;
2.用Verilog HDL語言進行通信系統(tǒng)物理層模塊的開發(fā);
3.用matlab和C進行無線通信系統(tǒng)算法性能仿真和優(yōu)化;
崗位要求：
1.電子/通信類相關專業(yè)碩士及以上;
2.熟悉無線通信原理、數字信號處理算法，熟悉無線通信物理層關鍵技術;
3.熟練應用VerilogHDL/SystemVerilog等開發(fā)語言;
4.熟練掌握FPGA開發(fā)、調試、驗證流程和方法，具備獨立分析解決問題能力;
5.熟練掌握C/C++語言或者matlab進行仿真驗證;
6.有算法類FPGA實現經驗者優(yōu)先。
圖像算法工程師的崗位職責14
職責：
圖像內容識別、圖像紋理優(yōu)化方面的算法基礎研發(fā);
三維模型內容識別、三維模型優(yōu)化方面的算法研發(fā);
遙感影像處理、內容理解方面的算法研發(fā);
以上1,2,3方面的'內容可選擇某一項或者多項;
可作為培養(yǎng)人員參與公司研發(fā)資深專家或博士團隊算法研發(fā);
配合研發(fā)算法在公司產品化方面的工作。
任職要求：
計算機視覺、攝影測量、圖像處理、計算機圖形學等相關專業(yè)，具有扎實的理論知識，碩士及以上學歷;
有良好的C/C++程序開發(fā)基礎和良好的數學功底;
熟悉Matlab或Python;
有一定深度學習的算法基礎，熟悉深度學習框架者優(yōu)先;
對圖像處理算法研究與開發(fā)有濃厚的興趣;
有良好的英文基礎，能夠閱讀相關領域的英文論文;
善于學習，有強烈的責任心和進取心;具有良好的團隊合作精神和溝通、理解能力;并具有良好的職業(yè)素養(yǎng)，有一定的抗壓能力。
圖像算法工程師的崗位職責15
職責：
1.負責大數據挖掘領域的前沿技術研究及算法開發(fā);
2.對大數據挖掘算法相關技術落地實現，包括但不限于深度神經網絡、大數據+機器學習建模等;
3.能持續(xù)跟蹤AI的新算法新技術，探索此類前沿技術在電信行業(yè)網絡、市場中的應用，為公司人工智能發(fā)展提供技術決策支持。
崗位要求：
1.要求碩士以上學歷，3年以上相關工作經驗,計算機或數理統(tǒng)計相關專業(yè)優(yōu)先;
2.扎實的統(tǒng)計學、機器學習、數據挖掘理論基礎，對大數據挖掘領域有興趣，對前沿的數據挖掘技術發(fā)展有知識跟蹤與深刻理解;
3.具有良好的'數據敏感度和優(yōu)秀的數據分析技能,有特征工程構建與實施能力;
4.有一定編程經驗,有scala,python,R或java開發(fā)經驗者優(yōu)先;
5.熟悉hadoop/hbase/spark/Map-Reduce等大數據相關開源工具中一門或幾門者優(yōu)先;
6.思維靈活，能夠與產品經理、大數據開發(fā)工程師等進行交流溝通及合作，對創(chuàng)新有發(fā)自內心的熱愛。
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