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字节跳动
人脸算法工程师/专家-PICO
立即应聘

人脸算法工程师/专家-PICO

发布于 大约 2 个月前

普通员工/个人贡献者

北京市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
人脸检测
数字人
深度学习
计算机视觉
3D人脸重建
AR/VR
Lipsync
表情识别

AI 估算 · 35k–65k

北京字节跳动高级算法岗,硕士以上,技术门槛高,市场竞争力强,薪资在行业偏上水平。

职位详情

关于这个职位

该职位负责头戴设备的多模态表情识别与数字人驱动算法研发,解决遮挡、视角受限等实际难题

你将与产品、工程团队紧密协作,推动算法在AR/VR场景落地,并持续跟踪3D人脸建模、面部动画等前沿技术
适合在计算机视觉和深度学习领域有扎实基础、对数字人技术充满热情的资深算法工程师

最低要求

计算机、人工智能、模式识别、电子工程、数学等相关专业,硕士及以上学位

扎实掌握机器学习、深度学习、计算机视觉相关基础理论,具备独立进行算法设计、实验分析和问题定位的能力
熟悉以下一个或多个方向,并具备实际项目经验:
)人脸检测/关键点识别/视线估计/面部跟踪/表情识别/LipSync
)3D人脸重建/人脸建模/驱动/生成
具备扎实的编程能力,熟悉Python/C++,有良好的代码质量意识和算法工程化能力
良好的沟通能力,能够与团队成员良好合作

工作职责

支持头戴设备的多模态表情识别算法研发,针对佩戴场景下遮挡严重、视角受限、个体差异大、实时性高等问题,做好数据方案和算法方案,提升算法在真实使用场景中的稳定性和可用性

面向卡通数字人和写实数字人,研发高质量、低延迟、强稳定性的驱动算法,实现表情、口型及面部细节的自然映射与实时控制,持续提升驱动表现力、角色一致性和用户感知质量
与产品、工程、测试等团队紧密协作,推动算法方案在业务中的集成与应用,为用户体验负责
持续跟踪并探索多模态表情理解、3D人脸建模、面部动画、音频驱动数字人等前沿方向,结合业务需求完成技术评估、方案演进和创新落地

优先资格

具有3D数字人、表情追踪、AR/VR等方面实际项目经验优先

在国际会议或期刊(包括但不限于SIGGRAPH,CVPR,ICCV,ECCV等)上发表过论文者优先
自驱力强,有强烈的求知欲、好奇心和进取心,及时关注和学习业界最新技术,对挑战技术难题充满激情

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 字节跳动作为一线大厂,平台资源丰富,技术氛围浓厚,能接触大规模真实数据
  • 涉及多模态、3D人脸、数字人等多个前沿方向,技能积累价值高
  • 薪资待遇优厚,股票期权等福利完善
  • 算法迭代快,需要持续跟踪最新论文并快速落地,对自驱力要求高
  • 跨团队协作频繁,需要较强的沟通和项目推动能力

缺点 / 挑战

  • PICO是VR/AR领域头部产品,该岗位参与核心算法研发,技术挑战大,成长快
  • 头戴设备场景下算法难度高,需解决遮挡、实时性等棘手问题,工作压力较大
  • 适合在计算机视觉领域有深厚积累、对AR/VR和数字人技术充满热情、喜欢挑战技术难题的资深算法工程师

角色解读

  • 在字节跳动PICO团队深耕AR/VR算法,成为人脸理解或数字人驱动领域的专家
  • 可向技术管理方向发展,带领算法团队攻克更具挑战性的问题
  • 积累前沿技术经验,未来可转型至更广泛的计算机视觉或AI领域高级职位
  • 研究并优化头戴设备上的多模态表情识别算法,解决遮挡、视角受限等现实问题,提升算法稳定性
  • 开发高质量的数字人驱动算法,实现表情、口型等面部细节的自然映射与实时控制
  • 与产品、工程团队协作,推动算法在AR/VR产品中的落地应用
  • 跟踪学术界前沿技术,如3D人脸建模、音频驱动数字人,并进行技术评估与创新落地
  • 扎实的机器学习、深度学习、计算机视觉理论基础,能独立设计算法和实验
  • 熟练使用Python和C++,具备良好的代码质量和工程化能力
  • 熟悉人脸检测、关键点识别、表情识别或3D人脸重建等方向,有实际项目经验
  • 良好的沟通协作能力,能与多团队高效配合

申请策略

  • 在简历或求职信中明确表达对PICO产品和数字人技术的热情,体现技术驱动力
  • 关注字节跳动招聘流程,准备多轮技术面试,包括手撕代码和算法设计
  • 重点突出人脸或表情相关项目经验,尤其是实际落地案例和效果提升数据
  • 列出发表的顶会论文或竞赛获奖,展示学术能力
  • 强调编程能力(Python/C++)和算法工程化经验,如模型优化、部署等
  • 简要提到对AR/VR或数字人的兴趣和相关经验
  • 系统复习3D人脸重建、表情识别的基本原理和最新论文,如SIGGRAPH、CVPR等
  • 熟悉常用的深度学习框架(PyTorch/TensorFlow)和优化技巧

面试指南

  • 对于项目类问题,采用STAR法则:背景、任务、行动、结果,并突出你的贡献和量化指标
  • 对于技术难题类问题,先分析问题关键点,提出多种可能方案,再比较选优,体现系统思维
  • 对于协作类问题,强调沟通方式、冲突解决和推动结果的实例
  • 请详细描述一个你做过的人脸或表情识别项目,包括算法设计、数据处理和最终效果
  • 如何解决头戴设备视角受限下的人脸关键点检测问题?
  • 解释一下3D人脸重建的常用方法(如3DMM),并说明优缺点
  • 在实时性要求高的场景下,你会如何优化深度学习模型?
  • 描述一次你与工程或产品团队紧密合作推动算法落地的经历

职位点评

68
综合评分

字节跳动PICO核心算法岗,前沿技术栈,高薪资高成长,但工作强度大且需现场办公。

更适合这类人
最适合追求技术成长和职业发展的求职者,对生活工作平衡要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活40
使命价值60

薪资福利

80较高

字节跳动薪资处于行业顶尖水平,福利完善,但JD未明确具体薪酬福利,整体满足度较高。

薪资信号未披露(AI估算:35K-65K/月)

成长发展

90较高

岗位涉及多模态、3D人脸等前沿技术,且字节跳动技术氛围浓厚,能极大促进技能成长和职业发展。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈人脸检测、表情识别、3D人脸重建、深度学习、计算机视觉、AR/VR、数字人
业务类型ambiguous

工作生活

40较低

北京现场办公,字节跳动加班文化较普遍,但JD未明确WLB信息,生活化动机满足度较低。

工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及(无法判断)

使命价值

60中等

AR/VR是高速增长赛道,数字人技术有较强创新性和社会价值,但JD未强调使命感,满足度中等。

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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