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三星
SRCB-图像质量增强实习生

SRCB-图像质量增强实习生

发布于 大约 13 小时前

实习/见习

北京市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
计算机视觉工程
Lua
Matlab
Pytorch
Tensorflow
深度学习
算法开发
计算机视觉
图像质量增强

AI 估算 · 4k–6k

北京AI算法实习岗,日薪中等水平,月薪约4000-6000元。

职位详情

关于这个职位

该职位是三星电子中国研究院的图像质量增强实习生,主要参与图像增强算法的研发,包括引擎和算法开发

你将有机会在资深专家指导下接触前沿的AI技术,适合计算机视觉方向的研究生

最低要求

硕士及以上在校生,计算机、电子、自动化、数学等相关专业

熟悉Python或Lua或Matlab等至少一种脚本语言
熟悉至少一种深度学习框架(TensorFlow/PyTorch/Keras等)

工作职责

在图像质量增强领域相关资深专家的指导下,从事图像质量增强算法等相关方向的研发,包括引擎开发,或算法开发等

优先资格

在low-level领域发表过优秀论文优先

参加NTIRE,AIM或者MIPI等相关竞赛并取得优异成绩者优先
有图像生成相关经验优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 平台大,技术积累深厚,可学习到工业级图像增强算法
  • 有资深专家指导,能快速提升研究能力
  • 参与前沿AI项目,对职业发展有良好背书
  • 实习期可能涉及较多工程细节,需要耐心和细致
  • 竞争激烈,要求有扎实的理论基础和动手能力
  • 作为实习生,可能需要适应快节奏的研究环境
  • 适合计算机视觉方向、希望深入图像增强研究并积累大厂实习经验的研究生

缺点 / 挑战

暂无明显挑战项

角色解读

  • 实习表现优秀可转正,成为研究院正式研究员
  • 从算法实习到独立负责项目,逐步成长为图像增强方向专家
  • 接触三星前沿AI技术,可向更广泛的计算机视觉或AI方向拓展
  • 参与图像质量增强算法研发,包括去噪、超分辨率、修复等low-level视觉任务
  • 协助开发算法引擎或模型训练流程,优化算法性能
  • 在资深专家指导下进行实验设计、代码实现和结果分析
  • 熟练掌握Python、Matlab或Lua等至少一种脚本语言
  • 熟悉TensorFlow、PyTorch或Keras等深度学习框架
  • 具备图像处理和计算机视觉基础知识,了解low-level vision方向

申请策略

  • 关注三星电子中国研究院的招聘动态,及时投递
  • 在简历中体现对图像增强的热情和长期投入
  • 突出图像处理或low-level vision相关的项目经历,如超分辨率、去噪等
  • 强调深度学习框架的使用经验,最好有实际训练模型的案例
  • 如果有论文或竞赛奖项,务必放在显眼位置
  • 提前熟悉PyTorch和常见图像增强模型,如SRCNN、EDSR等
  • 学习图像质量评估指标,如PSNR、SSIM
  • 可以尝试复现一篇低层视觉领域的经典论文

面试指南

  • 用STAR法则回答项目问题:情境、任务、行动、结果
  • 对于技术问题,先阐述基本原理,再说明自己如何应用
  • 遇到不会的问题,可以分析思路,展示学习能力
  • 介绍一下你做过的一个图像处理项目?
  • 你熟悉哪些深度学习框架?如何训练一个图像超分模型?
  • 解释一下PSNR和SSIM的原理和局限
  • 你觉得图像质量增强目前面临哪些挑战?
  • 如何平衡模型性能和计算效率?

职位点评

61
综合评分

大厂研究院实习,前沿技术,导师制,发展性好,但薪资一般且需现场办公。

从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估,方便比较实习机会。

更适合这类人
适合看重技术和职业发展、愿意投入研究的学生,对薪资和WLB要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利45
成长发展90
工作生活40
使命价值70

薪资福利

45较低

该职位为实习岗位,薪资水平中等,但公司福利较好,整体补偿性一般。

薪资信号未披露(AI估算:4K-6K/月)

成长发展

90较高

该职位提供资深专家指导,接触前沿AI技术,发展性动机得到较好满足。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、图像增强、TensorFlow、PyTorch
成长机会资深专家指导
业务类型ambiguous

工作生活

40较低

实习需现场办公,地点在北京,工作强度未明确但研究型岗位可能较为忙碌。

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

70中等

人工智能行业前景广阔,研究院聚焦前沿技术,具有较好的社会价值和创新性。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号做中国人民喜爱的企业、贡献于中国社会的企业
创新程度积极采用新技术
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