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27届秋招正式批-AIGC算法工程师
27届秋招正式批-AIGC算法工程师
发布于 大约 14 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
Aigc
Gan
Pytorch
图像处理
扩散模型
计算机视觉
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
前沿AIGC算法岗、技术成长性强、校招平台好，但WLB与具体办公模式信息不明确。
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
24K
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
85 个在招
市场机会
选择面较广
杭州 · 人工智能 · 约 260 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是虹软科技面向2027届应届毕业生的AIGC算法工程师校招岗位
主要负责AIGC项目的模型搭建与落地，优化现有算法性能与效果，并跟进前沿技术进行预研工作
最低要求
计算机、自动化、人工智能等相关专业毕业，硕士以上学历
熟悉Stable diffusion为代表的的AIGC模型技术，熟悉运用此技术训练模型者优先
熟悉图像处理算法，有计算机视觉、模式识别或图像处理相关项目经验，并在如下一个或多个相关方向有深入研究：GAN、扩散模型、图像生成、多模态生成等
有深度学习模型训练经验, 熟悉一种以上的深度学习框架，如 PyTroch，TensorFlow等
有良好的数学基础和逻辑思维能力，编程功底扎实，熟练使用C/C++或Python等语言
有良好的学习能力和创新思维，能够与团队良好合作和沟通，工作积极主动，自驱力强
工作职责
负责AIGC项目的模型搭建和落地工作
结合产品需求，优化已有算法的性能与效果
跟进最新的算法研究进展，进行相关的预研
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接投身于AIGC这一当前最热门、发展最快的技术前沿领域，成长空间巨大
- 虹软科技作为上市公司，平台稳定，能接触到核心的视觉AI产品与业务场景
- 校招提供多个城市选择（杭、沪、宁），具有一定灵活性
- AIGC技术迭代极快，需要持续投入大量精力学习以保持竞争力
- 作为校招生，需要快速适应工业界的产品开发节奏，完成从学生到工程师的转变
- 算法工程师岗位通常需要较强的自驱力和解决复杂问题的能力
- 适合计算机相关专业、对AIGC和计算机视觉有浓厚兴趣、具备扎实理论基础和项目实践经验、有强烈自驱力和学习意愿的2027届应届硕士毕业生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 在AIGC领域持续深耕，可成长为算法专家、技术架构师
- 通过项目落地和性能优化积累经验，可向技术团队负责人或项目经理方向发展
- 在视觉生成领域积累深入研究，有机会成为特定方向的科研或技术领袖
- 负责生成式AI（AIGC）模型的具体实现、训练与工程化部署
- 根据产品需求，对已有的图像生成、视觉算法进行性能调优和效果优化
- 追踪学术界和工业界的最新研究动态，并进行技术预研和可行性验证
- 精通AIGC领域的核心模型与技术，特别是Stable Diffusion、GAN、扩散模型等生成式AI模型
- 具备扎实的计算机视觉、图像处理基础和项目经验
- 熟练使用PyTorch或TensorFlow等主流深度学习框架进行模型开发与训练
- 拥有优秀的数学功底、逻辑思维和编程能力（Python/C++）
申请策略
- 研究虹软科技在手机视觉、汽车视觉等领域的具体产品和AIGC技术应用方向，在面试中展现与公司业务的匹配度
- 准备一个与图像生成或AIGC相关的完整项目故事，清晰阐述问题、方法、结果与反思
- 重点突出与AIGC、图像生成（GAN、扩散模型）、计算机视觉相关的项目或研究经历
- 明确列出掌握的深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）及相关工具链的使用经验
- 强调数学建模能力（如线性代数、概率论）和算法竞赛或代码能力证明（如GitHub、LeetCode）
- 深入实践Stable Diffusion等开源AIGC模型，理解其原理并尝试进行优化或二次开发
- 系统复习扩散模型（Diffusion Models）的理论基础与最新进展
- 加强系统设计能力，思考如何将算法模型高效地部署到实际产品中
面试指南
- 项目问题：使用STAR法则（Situation-Task-Action-Result），清晰描述项目背景、你的具体任务、采取的技术方案和最终量化成果
- 原理类问题：从模型架构、训练过程、损失函数设计等角度进行结构化阐述，可以对比不同模型的异同
- 开放设计题：遵循“需求分析-方案设计-技术选型-潜在挑战与优化”的逻辑进行回答
- 请介绍一个你做过的与AIGC或图像生成相关的项目，遇到的最大技术挑战是什么，如何解决的？
- 你对Stable Diffusion或GAN的原理是如何理解的？它们各自的优缺点是什么？
- 如何评估一个图像生成模型的性能？有哪些常用的指标？
- 如果需要将一个复杂的AIGC模型部署到移动端或嵌入式设备上，你会考虑哪些方面？
- 请手写或解释一个与深度学习相关的算法或数据结构代码题
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活65
使命价值70
薪资福利
75中等
作为已上市公司的校招岗位，薪酬福利体系预计较为完善和规范，具体薪资水平需结合Offer沟通确认。
薪资信号未披露（AI估算：18K-30K/月）
成长发展
85较高
该岗位直面AIGC技术前沿，技术挑战高，能提供快速的技能成长和项目实战经验，对于职业初期的技术积累非常有益。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AIGC、Stable Diffusion、GAN、扩散模型、PyTorch、TensorFlow、计算机视觉
业务类型profit_center
工作生活
65中等
工作地点信息明确，但未提及具体的办公模式（如远程、弹性），工作生活平衡情况取决于具体团队和项目节奏。
工作模式未明确
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
参与AIGC这一引领性的技术领域，有机会创造出新的视觉应用和用户体验，具有较强的技术创新意义。
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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