哈啰硬件质量专家-A项目

1. 主导硬件产品从设计、试产到量产的质量策划，制定质量标准 2. 推动供应商执行质量测试和落地质量标准，审查供应商质量执行情况 3. 处理质量问题，推动质量改进

1、负责摄像头模组特性，完成图像效果参数调优，确保色彩还原、降噪、锐化、动态范围等核心指标达到产品定义要求； 2、针对不同场景（如人像、逆光、夜景等）进行画质调试，优化HDR、多帧合成、AI场景识别等功能的实际表现； 3、熟悉图像质量体系（客观测试+主观评价），分析测试数据（如MTF、SNR、色彩误差等），定位画质问题并提出解决方案； 4、跟踪行业技术趋势（如计算摄影、AI影像算法、多摄融合技术），参与新硬件平台（如Sensor、ISP芯片）的技术预研和效果调优，推动技术方案落地量产； 5、结合用户使用习惯，优化拍摄流程的体验流畅度（如对焦速度、预览帧率），提升极端场景（高动态、低照度）下的成像稳定性。

1、负责摄像头模组特性，完成图像效果参数调优，确保色彩还原、降噪、锐化、动态范围等核心指标达到产品定义要求； 2、针对不同场景（如人像、逆光、夜景等）进行画质调试，优化HDR、多帧合成、AI场景识别等功能的实际表现； 3、熟悉图像质量体系（客观测试+主观评价），分析测试数据（如MTF、SNR、色彩误差等），定位画质问题并提出解决方案； 4、跟踪行业技术趋势（如计算摄影、AI影像算法、多摄融合技术），参与新硬件平台（如Sensor、ISP芯片）的技术预研和效果调优，推动技术方案落地量产； 5、结合用户使用习惯，优化拍摄流程的体验流畅度（如对焦速度、预览帧率），提升极端场景（高动态、低照度）下的成像稳定性。

测试体系设计与开发 负责影像算法的测试框架设计，构建覆盖画质评价、SDK压测等的全维度测试方案，开发自动化测试工具链。 搭建端到端测试环境，集成硬件、软件与算法模块，实现多平台自动化测试。 图像质量评价算法开发 设计并实现客观图像质量评价算法，包括传统指标与基于深度学习的无参考评价模型，量化评估算法输出的清晰度、噪声、色彩还原等核心指标。 针对特定场景开发定制化评价模型，解决通用指标与主观感知不一致问题，为算法优化提供可解释性数据支持。 测试执行与问题闭环 执行大规模自动化测试，分析算法性能与画质表现，定位瓶颈问题并推动开发团队修复。 建立测试数据-问题追踪闭环，输出可视化测试报告，驱动算法版本迭代决策。 测试数据与工具链建设 构建高价值测试数据集，开发数据增强工具提升测试覆盖度。 维护测试设备管理系统，开发设备控制脚本实现测试环境智能化。 前沿测试技术研究 探索AI驱动的自动化测试技术，提升测试效率与缺陷发现率。 参与行业测试标准的本地化适配，推动测试方法规范化。