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AI研究算法工程师-多模态大模型方向(J12673)
AI研究算法工程师-多模态大模型方向(J12673)
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
合肥市 / 广州市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
深度学习
强化学习
自然语言处理
计算机视觉
预训练
教育
医疗
多模态大模型
AI 估算 · 20k–35k
多模态大模型方向技术门槛高，硕博士学历，薪资处于行业中等偏上，合肥与广州两地平均水平。
职位详情
关于这个职位
该职位面向2027届硕士及以上学历学生，加入科大讯飞飞星计划，从事多模态大模型的前沿算法研究，涉及计算机视觉、自然语言处理等方向，研究成果将应用于教育、医疗、汽车等行业
你将专注于模型研发与实验分析，与团队共同推动AI技术落地
最低要求
届硕士及以上学历，专业方向在计算机科学、信息技术、电子工程或相关领域
对前沿算法有深刻的认识和理解，有CV方向算法研究经历
精通至少一种编程语言，如Python、C++等
能够独立思考和解决问题，具备较强的分析能力和创新能力
具备良好的沟通能力和团队协作精神
工作职责
负责计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）的跨领域研究，独立完成代码实现和实验分析
研发业界领先的多模态大模型，研究多模态预训练、强化学习后训练等技术，面向教育、医疗、汽车等行业深度应用
优先资格
在人工智能会议（包括但不限于ACL、COLING、IJCAI、AAAI、ICLR、NIPS、CVPR、ICCV、INTERSPEECH、ICASSP）或期刊上发表过文章
在国内外知名评测任务或比赛中获得过优异成绩
在智能语音、计算机视觉、自然语言处理等相关方向有较丰富的实际系统研究和开发经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿技术方向：多模态大模型是AI领域热点，积累经验后竞争力强
- 大公司平台：科大讯飞AI头部企业，资源丰富，数据场景真实
- 研究氛围浓厚：鼓励发表论文、参与竞赛，适合学术向人才
- 多地可选：合肥和广州两城工作机会，生活成本不同
- 技术门槛高：需要扎实的算法功底和独立创新能力，学习曲线陡峭
- 竞争激烈：面向2027届提前批，候选人众多，需有突出成果
缺点 / 挑战
- 工作强度较大：研究岗需要持续跟踪前沿，实验周期长，可能面临较大压力
- 适合对CV/NLP有浓厚兴趣、希望从事前沿算法研究、并能承受高压力工作的硕博士学生
角色解读
- 从算法研究员起步，逐步成长为多模态大模型专家，主导核心算法方向
- 可向技术架构师或AI科学家方向发展，带领团队攻克技术难题
- 在科大讯飞内部可横向转岗至教育、医疗等业务线，实现技术落地
- 研究计算机视觉和自然语言处理的跨领域问题，设计并实现算法模型
- 开发多模态大模型，包括预训练、强化学习等技术，推动模型在教育、医疗等行业落地
- 独立完成实验分析、代码实现和模型优化，跟踪前沿技术动态
- 扎实的CV或NLP算法基础，熟悉深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）
- 精通Python或C++编程，具备良好的代码实现能力
- 具备独立研究能力，能阅读并复现顶会论文，有论文发表或竞赛经验者优先
申请策略
- 提前了解科大讯飞在教育和医疗领域的AI产品，准备与业务结合的思考
- 关注飞星计划官方宣讲会，可尝试联系内部员工获取推荐
- 重点突出CV或NLP相关项目经历，特别是多模态、大模型经验
- 列出学术成果：发表的论文、参与的竞赛及排名
- 展示编程能力：GitHub开源项目、代码库链接
- 如有实习经历，强调在AI公司的研究或工程实践
- 深入学习Transformer架构和预训练模型（如ViT、BERT、CLIP）
- 动手复现经典多模态论文，积累代码实现经验
面试指南
- 对于设计类问题，采用“任务定义→数据方案→模型架构→训练技巧→实验验证”的步骤回答
- 对于理论类问题，先给出定义，再结合具体例子说明应用场景和效果
- 对于开放性问题，展示思考过程，先分析问题关键点，再提出解决方案
- 请介绍你参与过的某个多模态或多任务学习项目，遇到了哪些挑战？
- 如何设计一个多模态模型用于图文检索？请从数据、模型结构、损失函数等方面说明
- 你对自监督预训练和对比学习的理解？举例说明
- 强化学习如何应用于大模型训练？谈谈RLHF的优缺点
- 论文中常用的评价指标有哪些？如何评估多模态模型性能？
匹配度报告
66
综合匹配度
顶尖AI公司前沿多模态研究岗，技术成长极佳，但工作强度高，WLB一般。
适合人群
最适合重视技能成长和前沿技术、愿意投入高强度研究的学生。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利65
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
65中等
该职位面向未毕业学生，薪资虽有一定竞争力但属于校招水平，福利全面但未在JD中明确列出，补偿性动机满足程度中等。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展匹配
90较高
职位聚焦多模态大模型前沿技术，鼓励论文发表和竞赛，成长空间极大，发展性动机满足程度很高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态大模型、计算机视觉、自然语言处理、强化学习、预训练
成长机会飞星计划
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
仅现场办公，未提及弹性工作或WLB相关福利，工作强度可能较大，生活化动机满足度较低。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
研究应用于教育、医疗等有意义行业，但JD未强调社会使命，意义感动机有一定满足。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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