海信
算法开发工程师(J40784)
算法开发工程师(J40784)
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Cnn
Pytorch
Tensorflow
机器学习
深度学习
自然语言处理
计算机视觉
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
海信初级算法岗，技术栈前沿且成长空间大，薪资符合青岛市场行情，WLB情况未明确。
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
1.4万
比机器学习工程中位数低
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 1040 个在招 · 其中机器学习工程 5 个
市场机会
选择不多
青岛 · 机器学习工程 · 5 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责AI相关算法（涵盖机器学习、深度学习、CV及NLP）的设计、实现与优化，并参与大规模数据集的模型训练与性能调优
你需要与产品、开发等团队紧密协作，将算法方案高效集成至实际产品中，同时跟踪前沿技术以推动创新落地
最低要求
学历要求：计算机科学、人工智能、数学、统计学等相关专业本科及以上学历，3年以内工作经验（对工作经验没有硬性要求）
编程能力：熟练掌握Python、C++等编程语言，具备扎实的编程基础和算法设计能力
算法基础：熟悉机器学习、深度学习等基础理论，了解常见算法模型（如CNN、RNN、Transformer等）
框架经验：熟悉TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架，具备实际项目开发经验
数学基础：具备良好的数学基础，包括线性代数、概率论、优化理论等
学习能力：具备较强的学习能力和创新意识，能够快速掌握新技术并应用于实际项目中
团队合作：具备良好的沟通能力和团队协作精神，能够与团队成员高效合作
工作职责
算法设计与开发：负责AI相关算法的设计、实现与优化，包括但不限于机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等领域
模型训练与调优：参与大规模数据集的模型训练，优化模型性能，提升算法准确率和效率
技术研究与创新：跟踪AI领域的前沿技术，探索新算法、新模型，推动技术创新与落地
跨团队协作：与产品、开发、测试等团队紧密合作，确保算法方案能够高效集成到实际产品中
文档编写与分享：撰写技术文档，分享研究成果，参与技术交流与培训
优先资格
加分项：有相关实习经验、发表过学术论文或参与过AI竞赛者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托大型科技与家电巨头，拥有丰富的落地场景和海量数据资源，利于算法工程化实践
- 岗位涵盖CV、NLP等多个AI前沿方向，技术栈全面，有助于构建宽广的AI技术视野
- 对工作经验无硬性要求，对应届生或初级开发者友好，提供较好的入行契机
- 适合具备扎实数学与编程基础、对AI技术充满热情，且希望在大型实体企业中将算法转化为实际产品的初级开发者或应届毕业生
缺点 / 挑战
- 传统制造业向AI转型过程中，可能面临业务场景复杂、历史技术债务或数据质量等工程落地挑战
- AI技术迭代极快，需要持续投入大量业余时间跟踪前沿论文和新技术，学习压力较大
角色解读
- 初级算法工程师可逐步成长为核心算法专家，负责更复杂的模型架构设计与性能优化
- 未来可向AI技术专家、算法团队负责人或AI产品架构师方向发展，主导企业级AI战略落地
- 负责AI算法（机器学习、深度学习、CV、NLP）的设计、实现与优化，提升模型准确率与效率
- 参与大规模数据集的模型训练与调优，跟踪前沿技术并推动算法在实际产品中的集成与落地
- 与产品、开发、测试团队跨部门协作，撰写技术文档并参与技术交流与培训
- 扎实的编程基础，熟练掌握Python、C++，熟悉TensorFlow或PyTorch等主流深度学习框架
- 深厚的算法与数学功底，熟悉CNN、RNN、Transformer等模型，掌握线性代数、概率论与优化理论
- 具备较强的学习能力与团队协作精神，能快速掌握新技术并应用于实际项目
申请策略
- 在面试中展现出对新技术的敏锐度和快速学习能力，因为JD特别强调了学习能力和创新意识
- 突出Python/C++编程能力与深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）的实际项目经验
- 详细列出参与过的AI竞赛、发表的学术论文或相关实习经历，证明算法落地与创新能力
- 展示对CNN、Transformer等经典模型的理解，以及在模型训练、调优和性能优化方面的具体成果
- 复习并巩固线性代数、概率论与最优化理论等数学基础，这是面试算法岗的核心考点
- 提前了解海信的主营业务（如智能家电、智慧交通等），思考AI算法在这些场景中的具体应用
面试指南
- STAR法则：在描述项目经验时，按照情境、任务、行动、结果的逻辑展开，重点突出你的具体贡献和量化成果
- 原理+实践：回答算法原理问题时，先清晰阐述数学推导或核心机制，再结合实际代码或项目经验说明如何应用
- 请详细介绍一个你使用PyTorch或TensorFlow完成的深度学习项目，遇到了什么困难，如何解决的？
- 解释一下Transformer的核心机制（如自注意力机制），它相比RNN有什么优势？
- 在模型训练过程中，如果发现过拟合，你会采取哪些策略来优化模型性能？
- 你的数学基础如何？请简述一下梯度下降算法的原理及其常见的优化变体
- 重温机器学习与深度学习的经典算法推导，特别是CNN、RNN和Transformer的底层原理
- 准备1-2个能体现你解决问题能力和团队协作精神的具体项目案例，以应对行为面试
职位点评
薪资福利65
成长发展80
工作生活60
使命价值70
薪资福利
65中等
青岛地区的薪资水平相较于一线城市有一定差距，但结合当地生活成本，该岗位能提供相对体面的薪酬，且未明确披露具体薪资范围。
薪资信号未披露（AI估算：1千–1.8万/月）
成长发展
80较高
岗位涉及机器学习、CV、NLP等前沿AI技术，且鼓励技术创新与分享，为个人技术成长提供了良好的土壤。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C++、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、TensorFlow、PyTorch、CNN、Transformer
成长机会技术交流与培训、探索新算法、推动技术创新
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确提及工作模式与加班情况，青岛整体生活节奏较一线城市适中，但算法岗通常面临一定的研发压力。
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
70中等
海信作为知名科技与家电企业，AI技术的落地能直接提升用户体验和产品智能化水平，具有一定的社会价值。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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