虹软科技
27届实习-计算机视觉算法工程师
27届实习-计算机视觉算法工程师
发布于 大约 3 小时前实习/见习
杭州市 / 上海市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
计算机视觉工程
Opencv
Pytorch
图像处理
机器学习
模式识别
深度学习
目标检测
计算机视觉
AI 估算 · 4k–8k
硕士实习岗，一线城市提供住宿与否影响薪资，虹软为上市大厂，计算机视觉实习生薪资中等偏上。
职位详情
关于这个职位
这是一个面向2027届硕士/博士的计算机视觉算法实习岗位
你将参与检测、识别、分割、跟踪等前沿视觉算法的研究与实现，有机会在顶级学术会议上发表论文
适合有扎实数学和编程基础、熟悉深度学习框架的同学
最低要求
硕士及以上学历，图像处理、机器学习、模式识别、人工智能等方向的相关专业
有扎实的数学功底、深厚算法理论基础和较强的编程能力，能快速理解并重现论文中的算法
图像基础扎实，熟练使用c++、python，opencv等开发语言和工具
熟悉深度学习框架（pytorch/mxnet/tensorflow/caffe/caffe2）
熟悉深度学习训练流程，对训练样本设计有深入理解
如熟悉RNN/LSTM/GAN更佳
工作认真负责，学习能力较强，有熟练的英文文献资料阅读能力
每周能保证3-5天实习，能持续至少3月以上优先
工作职责
视觉算法研究（检测、识别、分割、跟踪、分类、回归、模型优化、架构搜索等）
优先资格
优先考虑：领域内重点实验室
在高水平学术会议、期刊上有第一作者论文发表
在算法或计算机视觉相关大赛中获得较好名次
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 虹软是计算机视觉领域的老牌上市企业，技术积累深厚，实习含金量高
- 研究方向前沿，覆盖检测、分割、跟踪等多个方向，可以全面接触CV技术体系
- 优先考虑有论文和竞赛经历的同学，适合科研型人才积累成果
- 每周需保证3-5天实习，持续时间至少3个月，时间投入较大
- 算法研究岗位对理论理解要求高，需要快速阅读英文文献并复现算法
- 适合计算机视觉方向、有扎实理论和编程功底、希望积累科研或工业经验的硕士/博士研究生
缺点 / 挑战
- 实习门槛较高，要求硕士及以上，且偏好有发表经验的同学，竞争激烈
角色解读
- 实习转正为正式算法工程师，深入参与核心业务或前沿研究
- 积累顶会论文发表经验，未来可进入学术界或头部AI公司
- 技术广度延伸：掌握模型压缩、端侧部署等工程技能，成为全栈CV工程师
- 研究和复现最新计算机视觉论文中的算法，包括目标检测、图像分割、物体跟踪等方向
- 参与模型优化、架构搜索等工作，提升算法在工业场景中的性能和效率
- 使用C++和Python实现算法原型，在开发板上进行部署验证
- 扎实的数学和算法基础：线性代数、概率论、优化理论，能快速理解论文公式
- 熟练的编程能力：精通C++和Python，熟练使用OpenCV进行图像处理
- 深度学习框架经验：熟悉PyTorch/TensorFlow等，理解训练流程和数据增强策略
申请策略
- 实习申请可投递杭州、上海、南京三地，建议选择离学校近的城市
- 在简历中附上GitHub链接或论文列表，增加可信度
- 突出在CV领域的项目或论文经历，包括具体方法、数据集和结果
- 强调编程技能：C++、Python、OpenCV的使用经验，以及Git等工具
- 如果有竞赛获奖（如Kaggle、CVPR竞赛）或实验室项目，要详细描述
- 提前复习深度学习基础，特别是卷积网络、注意力机制、损失函数等
- 熟悉PyTorch框架，可以自己写一个小项目（如图像分类+部署）来展示能力
面试指南
- 对于算法原理类问题，先给出核心思想，再列举关键公式或模块，最后对比相关方法
- 对于编程实现问题，先明确输入输出，再分步实现，注意边界条件和性能优化
- 请解释YOLO系列的目标检测原理，并比较不同版本的优缺点
- 如何解决类别不平衡问题？列举几种方法
- 描述一个你复现论文时遇到的困难，如何解决的？
- 用C++实现一个图像滤波函数（如高斯滤波）的思路
- 你了解哪些模型轻量化技术（如剪枝、量化、知识蒸馏）？
- 复习计算机视觉经典模型：CNN、RNN、Transformer在CV中的应用
职位点评
61
综合评分
顶尖CV算法实习，前沿技术栈，强发展型机会，但薪资和WLB一般。
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
最适合以技术成长和科研积累为核心动机的求职者，对短期薪资和生活灵活性要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利40
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
40较低
实习薪资中等，但虹软为上市企业，福利较规范；但作为实习岗，稳定性与长期福利有限。
薪资信号面议 (4K-8K/月)
成长发展
90较高
该实习岗位提供前沿CV算法研究机会，论文发表经验积累，对技术成长帮助极大，发展动机能得到很好满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈计算机视觉、深度学习、PyTorch、目标检测、图像分割、模型优化
成长机会优先考虑：在高水平学术会议、期刊上有第一作者论文发表
业务类型profit_center
工作生活
40较低
要求现场办公，每周3-5天且持续3个月以上，灵活性较低；工作地点位于一线城市市中心或科技园，通勤可能不便。
工作模式仅现场办公
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
计算机视觉技术广泛应用于安防、自动驾驶等领域，对社会有积极影响；但作为实习岗位，对使命感的直接满足有限。
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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