算法测试工程师

我们正在招聘一名具备视频算法理解能力与扎实数据分析背景的防抖视频分析师，加入运动防抖算法团队。 本岗位无需负责算法模型的设计与训练，核心聚焦于视频防抖算法在真实运动场景中的效果评估、数据解析与性能验证，通过系统化、可量化的分析方法，支持算法持续迭代并稳定应用于实际产品。 ⼯作职责 主导或深度参与防抖算法评测体系的搭建，制定客观量化指标、测试流程及对比基准。 针对手持设备、运动相机等实际使用场景，采集并整理视频样本，建立可靠且可复现的测试数据集。 运用 Python / OpenCV 等工具，对不同算法版本或参数组合开展效果评估、对比实验与误差溯源。 从数据表现出发，深入分析防抖算法的行为特征，识别典型问题（如残余抖动、画面裁剪抖动、边缘畸变等）。 跟进算法版本更新节奏，输出评测报告、数据分析结论及可视化图表，为优化方向提供有力支撑。 与算法研发人员高效协同，基于分析发现提出参数调整与性能提升建议，并完成优化结果验证。 开发并维护自动化评测脚本与分析工具，提升测试效率、结果一致性及数据可追溯性。 任职要求 本科及以上学历，计算机视觉、信号处理、电子信息、自动化等相关专业背景。 3–5 年图像/视频算法相关领域工作经验，具有算法评估、效果分析或工程验证经历者优先。 熟练掌握 Python 编程，熟悉 OpenCV、NumPy、Matplotlib 等常用数据处理与可视化库。 了解视频防抖、运动估计、光流计算、特征匹配等基础算法原理，能从输出结果反推问题成因。 具备出色的数据洞察与逻辑归纳能力，善于从复杂实验数据中提炼规律并形成判断。 具备良好的沟通协作能力，能够清晰准确地向技术团队传递分析成果。 加分项 拥有视频防抖、运动估计、视频稳像、图像增强等相关项目经验或产品落地经验。 熟悉 PyTorch / TensorFlow 等深度学习框架，可用于模型效果分析与实验验证（非强制要求）。 具备评测平台、自动化测试系统或数据分析可视化工具的开发经验。 参与过算法从研发阶段到量产落地的全流程推进。