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小米
顶尖应届-影像大模型算法研究员-相机
立即应聘

顶尖应届-影像大模型算法研究员-相机

发布于 大约 16 小时前

普通员工/个人贡献者

上海市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
博士
研究与开发 (研发)
深度学习
PyTorch
计算机视觉
模型蒸馏
视觉大模型
端侧优化
影像算法

AI 估算 · 30k–45k

博士应届,小米上海算法岗,影像大模型方向稀缺,薪资对标一线大厂,月薪3-4.5万,年终奖2-4个月。

职位详情

关于这个职位

小米相机部门招聘顶尖博士应届生,负责影像大模型的核心算法研发与端侧落地

你将跟进视觉大模型前沿技术,定义并优化手机影像功能(如HDR、人像虚化),推动技术商业化
适合有志于将前沿AI应用于消费电子产品的博士毕业生

最低要求

学历与专业:计算机、人工智能等相关专业博士学历

研究方向为计算机视觉、图像处理、模式识别、深度学习、视觉大模型、多模态模型等
大模型能力:精通大模型训练范式与开发流程,对大模型预训练、后训练、强化学习(RLHF/RL)、Agent体系等具备深入理解与成熟项目经验
影像算法背景:具备扎实的手机影像知识,熟悉基础画质、场景理解等核心模块
了解 ISP 流程与图像后处理算法,包括但不限于去噪、超分辨率、HDR、人像虚化(Bokeh)等
模型与工程能力:熟练使用 PyTorch / TensorFlow 等深度学习框架
深入理解 Stable Diffusion、FLUX 等主流视觉大模型及多模态模型
精通模型蒸馏、剪枝、量化等小型化与端侧优化技术
开发基础:熟练掌握 C/C++、Python 编程语言
熟悉 Linux 开发环境,能熟练使用 Git、CMake 等工程化工具

工作职责

跟进视觉大模型前沿技术动态,开展行业技术调研、方向探索与算法可行性验证

负责手机相机影像核心功能的方案定义、算法设计、模型研发与持续迭代优化
推进前沿技术向相机端侧功能落地,支撑旗舰机型量产交付,完成技术能力商业化落地与价值转化
参与研发体系、训练推理框架、数据平台及工程基建的搭建与优化,提升整体研发效率
沉淀核心技术与创新成果,推动技术学术化输出,产出高价值、行业级科研成果与技术专利

优先资格

加分项:具备传统计算机视觉理论与实践经验优先

在 CVPR / ICCV / ECCV / NeurIPS 等顶会或顶刊发表论文者优先
在国际权威算法竞赛中取得优异成绩者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 小米影像算法团队技术实力强,能接触手机影像最前沿技术
  • 工作与旗舰产品直接挂钩,成果落地成就感强
  • 提供学术发表机会,支持技术沉淀与专利产出
  • 手机影像竞争激烈,算法迭代快,工作强度可能较大
  • 博士学历要求高,校招竞争激烈
  • 适合博士期间研究视觉大模型或影像算法、渴望将研究落地的顶尖应届生,能接受高强度研发节奏

缺点 / 挑战

  • 端侧部署需兼顾性能与功耗,优化挑战高

角色解读

  • 技术深耕:成为影像大模型专家,主导核心算法创新与迭代
  • 管理路线:晋升技术Leader,带领团队研发旗舰影像功能
  • 学术方向:发表顶会论文、申请专利,向研究科学家发展
  • 跟踪视觉大模型前沿,进行技术调研与可行性验证,确定算法方向
  • 负责手机相机核心影像功能的算法设计与模型研发,如HDR、人像虚化等
  • 推动模型端侧落地,支撑旗舰机型量产,实现技术商业化
  • 精通大模型训练范式(预训练、RLHF等),有成熟项目经验
  • 扎实的手机影像算法背景,熟悉ISP流程及后处理算法
  • 熟练使用PyTorch/TensorFlow,掌握模型蒸馏、剪枝等端侧优化技术
  • 精通C/C++、Python,熟悉Linux开发环境

申请策略

  • 提前了解小米相机特色功能(如徕卡联名),面试时展示业务理解
  • 准备一个端侧部署的完整案例,从模型设计到落地
  • 突出大模型相关项目经验,如预训练、RLHF、模型压缩等
  • 强调影像算法成果,如去噪、HDR、超分等具体调优案例
  • 列出顶会论文、竞赛成绩等学术成就
  • 展示工程能力,如C++/Python开发、开源项目贡献
  • 补强端侧部署知识,学习NCNN、TFLite等移动端推理框架
  • 深入理解Stable Diffusion、FLUX等最新视觉大模型结构

面试指南

  • STAR法则:背景-任务-行动-结果,量化成果
  • 技术对比:先讲通用方案,再说明你的改进点
  • 问题拆解:将复杂问题分解为子问题,逐一解决
  • 请详细说明你在大模型训练中的经验,包括如何调参、RLHF具体实现
  • 如何将一个大模型部署到手机端?考虑哪些优化?
  • 描述一个你改进影像算法的项目,遇到哪些困难?
  • 如何评估端侧模型效果?常用的指标有哪些?
  • 你对手机影像算法的未来趋势怎么看?

匹配度报告

71
综合匹配度

大厂博士岗,顶尖影像算法,技术成长极高,但加班可能较多。

适合人群
适合追求技术成长、愿意为前沿研发投入时间的博士应届生,对WLB容忍度较高。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展95
工作生活40
使命价值70

薪资福利匹配

80较高

小米已上市,薪资福利有竞争力,博士应届薪资偏高,但加班可能较多,补偿性满足较好。

薪资信号偏高 (30K-45K/月)

成长发展匹配

95较高

职位强调前沿技术跟进、学术发表和端侧落地,技术成长空间极大,发展性极强。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈视觉大模型、RLHF、Stable Diffusion、模型蒸馏、端侧优化
成长机会行业级科研成果与技术专利、前沿技术动态、技术学术化输出
业务类型profit_center

工作生活匹配

40较低

未提及远程或弹性办公,上海现场办公,手机算法岗加班较常见,WLB较差。

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

手机影像算法能直接改善用户拍照体验,有社会价值,行业高速增长,但使命导向不够突出。

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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