传音
算法开发工程师-重庆(J20255)
算法开发工程师-重庆(J20255)
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
Pytorch
Tensorflow
信号处理
影像算法
机器学习
深度学习
算法开发
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
面向2027届的手机AI算法校招岗，技术成长性极强，位于重庆，薪资市场水准。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
2万
比算法优化工程师中位数低
发布情况
新岗位 · 2 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
84 个在招
市场机会
选择不多
重庆 · 算法优化工程师 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是传音公司面向2027届硕士及以上毕业生的校招算法工程师岗位，工作地点在重庆
主要负责开发与优化应用于智能手机的AI算法，特别是在影像、语音识别、智能助手及人机交互等领域，通过技术创新提升用户体验和产品竞争力，并将前沿研究落地到实际产品中
最低要求
届应届毕业生，计算机、通信、数学或统计学、人工智能、软件工程等相关专业硕士及以上学历
熟悉经典机器学习算法（SVM、决策树等）及深度学习框架（TensorFlow/PyTorch/Caffe等），对Attention机制及其场景化变种有深入理解，能独立进行模型训练、微调和优化
掌握编程语言，如 Python、C/C++、Java 等，能够开发并落地算法
有信号处理经验，包括滤波、特征提取、降噪等
有强烈的技术探索和创新能力，能快速学习前沿技术，具备优秀的问题分析和解决能力
工作职责
提升用户体验：开发和优化算法，提升手机在影像、语音识别、智能助手、人机交互等方面的表现，为用户提供更流畅和智能的使用体验
推动技术创新：引入最新的算法技术（如深度学习、AI优化算法），将前沿研究转化为实际产品，从而增强产品竞争力
优化硬件性能：针对手机硬件（如摄像头、传感器、芯片等）设计高效的算法，以降低功耗、提升计算效率，同时增强设备功能
解决实际问题：针对用户反馈和市场需求，设计专属算法解决问题，比如提升弱光拍摄效果、增强语音识别准确率等
优先资格
有 AI Coding 工具使用经验者优先，如 Claude Code、Codex、Cursor、Hermes 等，熟练使用AI编码工具辅助开发
在顶级会议发表过论文（如 CVPR、NeurIPS、ICML、IEEE SENSORS）
有相关专利或开源项目
熟悉手机厂商的研发流程，比如算法与硬件的适配、功耗优化等，熟悉硬件加速算法优化，如 GPU 编程、FPGA 开发等
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深度参与智能手机AI核心技术的研发，成果直接应用于数亿用户的设备，技术成就感强
- 工作涵盖算法研究、工程实现、硬件协同等多个层面，能获得全面的技术视野和实战经验
- 作为校招岗位，提供从校园到职场的明确培养路径，有利于技术基础的快速巩固和职业成长
- 算法需要在手机有限的算力和功耗约束下实现，对模型效率优化和工程落地能力要求极高
缺点 / 挑战
- 需要快速学习和适应不断迭代的前沿技术，并与产品、硬件等多团队紧密协作，沟通压力较大
- 对手机AI技术有浓厚兴趣，具备扎实算法和编程基础，乐于将理论应用于实际产品，并愿意接受挑战、追求技术极致的2027届应届硕士毕业生
角色解读
- 在端侧AI和手机算法领域深耕，成为影像算法、语音算法等特定领域的技术专家
- 积累硬件协同优化经验后，可向算法架构师或技术负责人方向发展，主导复杂系统的技术方案
- 凭借对产品和技术的深入理解，也可能向技术产品经理或研发管理岗位转型
- 负责手机端侧AI算法的开发与优化，核心领域包括影像算法、语音识别、智能助手与人机交互
- 将深度学习等前沿算法研究成果转化为可在手机硬件上高效运行的产品功能，解决功耗、性能与效果的平衡问题
- 针对特定用户需求（如弱光拍摄）或硬件特性（如传感器、芯片）进行算法定制与性能调优
- 扎实的机器学习与深度学习理论基础，特别是Attention机制，并熟练使用TensorFlow/PyTorch等主流框架进行模型开发
- 较强的工程实现能力，精通Python和C/C++，能够完成从模型训练到代码落地部署的全流程
- 具备信号处理基础知识，能够理解并处理传感器（如摄像头、麦克风）产生的原始数据
申请策略
- 研究传音手机的产品线和主打功能（如非洲市场的拍照算法、多卡多待技术），思考其算法需求，在面试中展示你的行业洞察
- 准备好展示一个完整的算法项目案例，重点阐述你如何定义问题、选择技术路线、解决工程挑战以及最终效果
- 突出在机器学习/深度学习课程项目、科研课题或竞赛中，独立完成模型训练、调优的完整经历，最好有量化指标（如精度提升百分比）
- 强调使用C++或Python开发算法并进行性能优化的实际项目经验，体现工程能力
- 如有信号处理、计算机视觉、自然语言处理等与岗位相关的实践或研究成果，请重点描述
- 深入学习模型压缩、量化、剪枝等适用于端侧部署的优化技术
- 了解手机芯片（如高通、联发科）的异构计算架构（CPU/GPU/NPU/DSP）和常用硬件加速方案
面试指南
- 对于技术方案类问题，采用“问题定义-技术选型-实现细节-效果验证-优化迭代”的逻辑进行阐述，体现系统性思维
- 对于项目经验类问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点描述你的独特贡献和遇到的挑战
- 对于开放式问题，结合岗位职责和公司产品进行回答，展示你的热情、思考深度以及与岗位的匹配度
- 如何利用深度学习提升手机在弱光环境下的拍照效果？请描述你的技术思路
- 如果要将一个在云端训练好的大型模型部署到手机端，你会考虑哪些方面的优化？
- 请介绍一个你做过的最满意的算法项目，你在其中解决了什么关键问题？
- 你如何看待AI Coding工具（如Claude Code）在算法开发中的作用？你有哪些使用经验？
- 为什么选择传音和这个岗位？你对手机AI技术的发展有什么看法？
职位点评
薪资福利78
成长发展92
工作生活65
使命价值72
薪资福利
78中等
作为校招技术岗，薪资处于市场中上水平，能为应届生提供较好的经济回报和职业起点。
薪资信号市场水准 (1.5千–2.5万/月)
成长发展
92较高
该岗位处于AI技术应用前沿，涉及深度学习模型优化、端侧部署等硬核技术，且有明确的校招培养导向，对个人技能成长和职业发展推动力极强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、TensorFlow、PyTorch、Attention机制、模型训练与优化、信号处理、C++、Python
业务类型ambiguous
工作生活
65中等
工作地点在重庆，生活成本相对一线城市较低，但JD未提及任何办公模式或Work-Life Balance相关信息，生活节奏需入职后了解。
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
72中等
工作成果直接改善亿万用户的手机使用体验，技术具有明确的应用价值和商业影响力，但社会公益属性中等。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号提升用户体验、创造更具价值的产品、推动技术向绿色、可持续和智能化方向发展
创新程度积极采用新技术
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