中科曙光
人工智能研发工程师(J10324)
人工智能研发工程师(J10324)
发布于 6 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Tensorflow
数据结构
机器学习
深度学习
算法
自然语言处理
计算机视觉
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
AI前沿研发岗，技术含量高，成长空间大，但工作生活平衡信息不明。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.3万
比人工智能中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 470 个在招 · 其中人工智能 42 个
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 600 个在招
职位详情
关于这个职位
作为人工智能研发工程师，您将负责人工智能前沿技术（如图像、语音识别、自然语言处理）的研究与实现，并参与AI、深度学习基础平台的建设工作
您将有机会将前沿算法应用于实际项目，推动公司AI技术能力的发展
最低要求
优先考虑全球顶级名校计算机科学、机器学习、人工智能、模式识别等专业博士、硕士，3-5年工作经验
有机器学习、计算机视觉、自然语言处理等领域的工作经验
精通至少一种计算机语言，如C++、Python、Matlab、R等
熟悉Linux开发环境，良好的系统编程、数据结构、算法基础、系统设计能力
熟悉Java/Python,R,Matlab等语言，有较强的编程能力
熟悉常见自然语言处理算法， 如 LDA， word2Vec 等
熟悉常用分类 聚类算法，如朴素贝叶斯，KNN，SVM，逻辑回归等
了解开源搜索或自然语言处理项目，如openNLP，Gensim，Mahout等
了解深度学习在自然语言处理方向的相关算法和框架，有Tensorflow, Theano, Keras项目实战经验的优先
有深度学习项目经验者优先
工作职责
负责人工智能前沿技术领域，包括但不限于图像、语音识别、自然语言处理等领域
负责人工智能、深度学习基础平台建设及相关研发工作
负责人工智能领域前沿技术的研究与实现
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托大型科技公司的平台和资源，有较好的硬件和项目支持
- 对算法和系统能力的双重要求，能提供扎实的技术成长路径
- 平台建设工作可能需要兼顾底层架构的稳定性和上层业务的灵活性
- 适合对人工智能有深厚兴趣，具备扎实理论基础和工程能力，渴望在前沿领域进行深度探索和实践，并追求技术深度成长的求职者
缺点 / 挑战
- 处于人工智能前沿领域，能够接触到行业领先的技术挑战和研发项目
- 技术门槛高，需要持续跟进快速发展的AI领域，学习压力较大
- 作为研发岗位，可能面临项目周期长、成果转化压力或高强度的技术攻坚
角色解读
- 技术专家路线：深耕某一AI细分领域（如NLP、CV），成为算法或平台领域的技术专家/架构师
- 技术管理路线：在积累足够的技术深度和项目经验后，可转向团队技术负责人或研发经理角色
- 研究并实现图像、语音、自然语言处理等AI领域的前沿技术与算法
- 参与构建和维护人工智能、深度学习的基础平台与框架
- 将研究成果落地，解决实际业务问题，并推动平台能力演进
- 扎实的机器学习、深度学习理论基础，熟悉NLP、CV等至少一个方向的算法（如LDA、Word2Vec、SVM等）
- 精通Python、C++等编程语言，并具备良好的工程实现与系统设计能力
- 熟练使用TensorFlow等深度学习框架，有实际项目经验
- 熟悉Linux环境开发，具备优秀的数据结构与算法功底
申请策略
- 研究中科曙光在人工智能领域的布局和公开的技术成果，在面试中展现与公司技术方向的契合度
- 准备一个能清晰阐述技术挑战、解决方案和最终成果的代表性项目案例
- 突出与AI相关的硕士/博士研究课题、毕业论文或发表的学术论文，体现研究能力
- 详细描述参与过的机器学习、NLP或CV项目，说明使用的具体算法、框架及解决的实际问题
- 列举在编程竞赛、开源项目或高质量代码仓库中的贡献，证明工程和算法实现能力
- 系统复习机器学习、深度学习经典理论，并动手复现相关论文的算法
- 深入实践TensorFlow或PyTorch框架，尝试完成从数据处理到模型部署的完整项目
- 阅读顶级会议（如NeurIPS， CVPR， ACL）的最新论文，保持对前沿技术的敏感度
面试指南
- 使用STAR法则（Situation, Task, Action, Result）结构化地描述项目经历，重点突出技术决策和量化结果
- 在解释算法时，先讲清核心思想，再结合具体应用场景说明其适用性和效果
- 对开放性技术问题，可以从问题定义、现有方法、挑战、未来方向等角度进行有条理的阐述
- 请介绍一个你过去在NLP/CV领域的项目，你在其中具体负责什么？遇到了哪些技术难点，如何解决的？
- 请解释一下Word2Vec或LDA算法的基本原理，以及你在项目中是如何应用的？
- 你如何看待深度学习在自然语言处理中的应用？有哪些优势和局限？
- 在构建一个机器学习平台时，你会考虑哪些核心要素？
- 复盘简历中提到的每一个项目细节，能够深入讨论技术选型、模型调优和工程实现
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值80
薪资福利
70中等
该职位薪资信息未披露，但作为北京地区的中级AI研发岗，通常具备市场竞争力的薪酬水平。JD未提及具体福利。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4万/月）
成长发展
85较高
该职位专注于AI前沿技术研发与平台建设，技术挑战性强，能提供扎实的算法与系统工程双重成长路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、自然语言处理、计算机视觉、深度学习、TensorFlow、Python、C++
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
职位描述未明确工作模式、通勤及工作时间等信息，工作生活平衡情况未知。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
人工智能是当前科技发展的核心驱动力之一，行业处于高速增长赛道，从事前沿技术研发具有较高的技术价值。
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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