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### **初级图像算法工程师 岗位说明书**
#### 基本信息
**所属部门**：AI研究院/技术部
**对口行业**：互联网,计算机软件/硬件/服务,电子/电路/半导体,医疗设备
**岗位类型**：技术类（分初级、中级、高级层级）
**汇报对象**：算法团队主管
**对口专业**：计算机科学与技术,电子工程,人工智能,数学与应用数学
#### 岗位职责
- 执行图像预处理、特征提取、目标检测等基础算法实现
- 使用OpenCV/PIL等工具进行图像数据增强和格式转换
- 参与图像分类、分割模型的训练与调优
- 编写算法实现文档和技术报告
#### 任职资格
**教育背景**：计算机相关专业本科及以上学历
**工作经验**：应届/1年内经验，有图像处理项目经验者优先
**专业技能**：掌握Python基础编程，熟悉TensorFlow/PyTorch框架，了解卷积神经网络原理
#### 技能要求
- 熟练使用NumPy/Pandas进行矩阵运算
- 具备基本图像处理算法实现能力
- 熟悉Linux开发环境
### **中级图像算法工程师**
#### 职责升级
- 主导图像质量评估体系搭建
- 优化模型推理速度（FPS≥30）
- 设计端到端图像处理流水线
#### 经验要求
- 2年以上相关经验
- 具备至少3个完整视觉项目落地经验
### **高级图像算法工程师**
#### 职责深化
- 攻克医学影像/自动驾驶等领域的图像处理难题
- 设计跨模态视觉-语言联合模型
- 引领团队完成技术预研和专利申报
对于图像算法工程师，一般发展路径：
1. **技术路线**：初级→中级→高级→首席视觉科学家
2. **管理路线**：工程师→算法团队主管→AI事业部总监→CTO
3. **跨领域机会**：计算机视觉产品经理、AR/VR技术专家、AI伦理顾问
- 初级阶段（1-2年）：掌握OpenCV/TensorRT等工具链，完成传统CV算法向深度学习的迁移
- 中级阶段（2-3年）：精通Transformer/YOLO等先进架构，具备百万级图像数据处理能力
- 高级阶段（5年+）：主导研发医疗影像辅助诊断系统等高价值项目，技术决策影响公司战略
- [机器学习工程师](https://www.niuqizp.com/wenku/article-HYrUkr8Ct.html)：侧重通用算法研发，而图像算法工程师专注视觉领域
- 计算机视觉工程师：更强调SLAM/三维重建等感知系统开发
- [图像处理工程师](https://www.niuqizp.com/wenku/article-HwUYwUkCa.html)：聚焦传统图像增强算法，与深度学习结合度较低
- 医疗影像算法工程师：属于图像算法细分领域，需掌握DICOM标准和医学知识
- 工业视觉工程师：主要面向质检场景，需要熟悉工业相机和PLC集成
#### 相关专业:
[计算机科学与技术](https://s.niuqizp.com/s_campus_%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E7%A7%91%E5%AD%A6%E4%B8%8E%E6%8A%80%E6%9C%AF/?ur=article)， [电子工程](https://s.niuqizp.com/s_campus_%E7%94%B5%E5%AD%90%E5%B7%A5%E7%A8%8B/?ur=article)， [人工智能](https://s.niuqizp.com/s_campus_%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD/?ur=article)， [数学与应用数学](https://s.niuqizp.com/s_campus_%E6%95%B0%E5%AD%A6%E4%B8%8E%E5%BA%94%E7%94%A8%E6%95%B0%E5%AD%A6/?ur=article)
#### 相关证书:
[TensorFlow开发者证书](https://s.niuqizp.com/s_campus_TensorFlow%E5%BC%80%E5%8F%91%E8%80%85%E8%AF%81%E4%B9%A6/?ur=article)， [阿里云ACA人工智能认证](https://s.niuqizp.com/s_campus_%E9%98%BF%E9%87%8C%E4%BA%91ACA%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E8%AE%A4%E8%AF%81/?ur=article)， [华为HCIA-AI认证](https://s.niuqizp.com/s_campus_%E5%8D%8E%E4%B8%BAHCIA-AI%E8%AE%A4%E8%AF%81/?ur=article)
#### 相关技能:
[OpenCV](https://s.niuqizp.com/s_campus_OpenCV/?ur=article)， [PyTorch](https://s.niuqizp.com/s_campus_PyTorch/?ur=article)， [TensorFlow](https://s.niuqizp.com/s_campus_TensorFlow/?ur=article)， [图像分割](https://s.niuqizp.com/s_campus_%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%88%86%E5%89%B2/?ur=article)， [目标检测](https://s.niuqizp.com/s_campus_%E7%9B%AE%E6%A0%87%E6%A3%80%E6%B5%8B/?ur=article)， [卷积神经网络](https://s.niuqizp.com/s_campus_%E5%8D%B7%E7%A7%AF%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C/?ur=article)， [模型压缩](https://s.niuqizp.com/s_campus_%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%8B%E7%BC%A9/?ur=article)
