视觉模组性能与验证工程师

职位描述

需求描述

负责智能硬件产品感知视觉模组的研发与量产落地，涵盖 RGB Camera、双目/多目视觉、ToF、结构光、IR/Depth Camera 等技术方向。工作覆盖供应商制造、内部生产、性能验证及量产质量管理等环节，重点通过仿真分析、实验验证与数据分析，定位产品研发及量产过程中的关键问题，推动问题闭环与产品性能、质量持续优化。

-工作职责

1. 供应商工艺优化与管控

负责视觉模组从开发导入到量产阶段的制造工艺评估与优化，重点管控 Active Alignment、组装、点胶固化、Calibration、测试等关键工序，提升制程能力、良率及批次一致性。

2. 内部生产跟线与入库良率保障

负责己方来料、组装、整机集成、校准、测试及入库环节的现场跟线，持续跟踪 FPY、测试通过率及入库良率，快速处理影响生产、良率及出货的模组问题。

3. 光学及感知性能验证

建立视觉模组测试及验收标准，负责 MTF/SFR、FOV、畸变、光轴、成像一致性、SNR，以及定位精度、测距范围、深度噪声等关键性能验证。

4. 仿真与实验结合定位问题

针对成像、光学、深度感知及量产异常，建立“现象分析 → 假设建立 → 仿真预测 → 实验验证 → Root Cause 定位”的分析闭环，通过光学仿真、公差/敏感性分析、DOE、对照实验等方式快速收敛问题。

5. 复杂异常 Debug 与闭环

对 MTF 下降、偏焦、光轴偏移、标定失败、深度异常等问题进行系统分析，区分设计、光学、结构、Sensor、工艺、设备、治具、算法标定及测试方法等不同影响因素，并推动改善闭环。

6. 测试与量产体系建设

建立研发、供应商及内部产线统一的 Test Method、Golden Sample 和判定标准，开展 GR&R、Correlation 等分析，推动量产测试自动化、数据化及异常监控。

7. 新品导入及量产爬坡

参与 DFM/DFT、EVT/DVT/PVT/MP 全流程，通过仿真、公差分析及实测验证提前识别量产风险，推动关键问题在放量前闭环。

8. 跨团队技术协同

作为光学、结构、电子、算法、系统、制造、质量及供应商之间的技术接口，将产品感知需求转化为可制造、可测试、可量产管控的模组规格和工程标准。

任职要求

- 能力要求

1. 光学工程、光电、应用物理、精密仪器、电子、机械等相关专业本科及以上学历，具备 Camera Module、视觉传感器、ToF、结构光、双目/深度视觉等相关经验。

2. 具备扎实的工程光学和成像基础，理解 Lens、Sensor、结构公差、装调工艺及 Calibration 对成像和感知性能的影响。

3. 具备较强的光学仿真及工程建模能力，熟悉 Zemax、Code V 等工具，能够开展公差分析、敏感性分析，并利用仿真解决实际产品和量产问题。

4. 具备优秀的实验设计与问题定位能力，能够针对异常建立假设，通过 Simulation + Measurement + Experiment、DOE、参数扫描、A/B Sample、部件 Swap 等方式验证并锁定 Root Cause。

5. 熟悉 MTF/SFR、FOV、Distortion、Shading、SNR、Stray Light 等视觉模组核心指标；有 ToF、双目、结构光等深度视觉经验者优先。

6. 熟悉视觉模组制造工艺及量产工程方法，包括 Active Alignment、组装、Calibration，以及 DOE、SPC、CPK、GR&R、8D、FMEA 等工具。

7. 具备较强的数据分析及工具能力，能够使用 Python、MATLAB 等进行测试数据分析、参数相关性分析及自动化处理，并建立仿真与实测之间的 Correlation。

8. 具备较强的现场 Debug、供应商管理及跨团队推动能力，能够深入供应商和生产一线，通过数据和实验推动复杂问题快速闭环，并对最终模组性能、量产稳定性及入库良率负责。