小米 – 视觉算法工程师 职位分析和面试指导

职位描述：

1.视觉算法开发与优化 ：
负责工业视觉系统中图像处理算法的设计、开发与优化，包括但不限于缺陷检测、定位、测量、分类等。
研究和实现基于深度学习的视觉算法，提升工业检测的准确性和效率。
2.智能制造系统集成 ：
参与智能制造生产线的视觉系统集成，完成视觉算法与工业设备的对接。
配合团队完成视觉系统的部署、调试和优化。
3.图像处理与分析 ：
开发高效的图像处理工具，解决工业场景中的复杂问题，如光照变化、背景干扰等。
进行图像数据的采集、标注、处理与分析，为算法训练提供高质量数据支持。
4.算法部署与性能优化 ：
将算法部署到嵌入式设备或工业控制设备中，确保算法在实际工业环境中的稳定运行。
优化算法性能，提升实时性和计算效率。
5.技术文档编写 ：
编写技术文档，记录算法设计、实现细节及优化过程，确保代码和系统的可维护性。

职位要求：

1.教育背景 ：
本科及以上学历，计算机科学、电子工程、自动化、数学、物理等相关专业。
2.技术能力 ：
熟练掌握图像处理算法（如OpenCV）及深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow、ONNX等）。
熟悉工业视觉领域的常见问题及解决方案，有工业相机、光源、机械臂等设备经验者优先。
熟练掌握Python/C++编程语言，有良好的编程习惯和代码优化能力。
具备扎实的数学基础，包括线性代数、概率统计、优化算法等。
3.工业视觉经验 ：
有工业视觉项目经验者优先，如缺陷检测、OCR识别、定位与测量等。
熟悉工业视觉系统的工作流程及常见问题解决方法。
4.学习能力与解决问题能力 ：
对新技术有强烈的学习兴趣，能够快速掌握前沿算法并应用于实际问题。
具备较强的逻辑思维能力和问题分析能力，能够独立解决问题。
5.团队合作 ：
良好的沟通能力和团队合作精神，能够与跨部门团队高效协作

招聘部门：

小米

工作地点：

北京市 ID：A129784

面试建议：

小米视觉算法工程师这个职位特别注重工业场景下的实际应用能力。与其他公司的视觉算法岗位不同，这里不仅要求你掌握深度学习算法，更重要的是要能解决工业制造中的实际问题。从缺陷检测到生产线集成，你需要证明自己能把算法真正落地到嘈杂的工业环境中。 建议重点准备三个方面的内容：一是工业视觉项目的具体案例，要能详细说明你如何解决过类似缺陷检测或定位测量的问题；二是算法优化和部署的经验，特别是嵌入式设备上的性能调优；三是跨团队协作能力，因为这个职位需要频繁与硬件工程师对接。面试时可能会让你现场分析一个工业视觉问题的解决方案，所以要多准备些实际场景的思考框架。