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社会招聘-校园招聘
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发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI算法
AI算法
人机交互
深度学习
生物识别
算法研究
计算机视觉
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
高薪稳定大厂、前沿AI技术栈、强发展性,WLB待确认
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估,方便比较职业起点。
薪资怎么样
4.5万
比AI算法中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
57 个在招
市场机会
选择适中
成都 · AI算法 · 11 个在招
职位详情
关于这个职位
负责基于深度学习和计算机视觉的生物识别与人机交互算法研究,构建高效安全的解决方案
推动前沿技术落地,优化产品性能并解决量产过程中的算法问题
要求博士学历及扎实的C++/Python开发能力
最低要求
博士研究生学历,图像处理、人工智能、计算机视觉、信号处理等相关专业
具备良好的数学基础
掌握计算机视觉、机器学习、深度学习方面的基本理论和领域内最新的研究进展
具备良好的文献阅读能力,能快速理解、验证文献方法,具备良好的文档撰写能力
具备良好的逻辑思维、问题分析能力、总结能力和沟通能力
熟练掌握 C/C++、Matlab、Python,掌握一种以上深度学习框架,具备实际的开发经验
有实际项目开发或参加竞赛经验者优先
在相关领域的国际顶级会议或期刊上发表过文章者优先
工作职责
负责基于深度学习和计算机视觉的生物识别与人机交互算法研究,构建稳健、高效、安全的生物识别和人机交互解决方案
负责生物识别与人机交互算法技术创新工作,分析产品核心需求和关键问题,调研深度学习和计算机视觉前沿技术,并推动在生物识别和人机交互产品的落地
推进产品性能的持续优化及重点客户算法问题跟踪,及时解决产品开发和量产过程中的相关问题
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台大,上市公司提供稳定的职业环境
- 接触前沿AI技术,技术含金量高
- 博士起点,适合深耕学术研究与应用结合
- 成都生活成本相对一线城市较低,性价比高
- 需要平衡前沿研究与产品落地的实际需求
- 市场竞争激烈,需保持持续的技术敏感度
- 拥有博士学位,希望在工业界应用AI技术的科研人员
- 追求技术深度,喜欢解决复杂工程问题的算法工程师
缺点 / 挑战
- 对学术成果和理论基础要求极高,工作压力可能较大
角色解读
- 向首席科学家或高级算法专家方向发展,主导公司核心技术路线
- 也可转向技术管理岗位,带领算法团队攻克行业难题
- 在生物识别领域成为权威专家
- 专注于生物识别(如指纹、人脸)与人机交互领域的算法研究与创新
- 将深度学习与计算机视觉的前沿理论转化为实际可用的产品解决方案
- 解决量产中的复杂算法问题,确保持续的性能优化
- 深厚的数学基础和计算机视觉/深度学习理论功底
- 精通C++和Python进行算法实现与部署
- 具备极强的文献阅读与技术落地能力
- 优秀的逻辑分析与问题解决能力
申请策略
- 准备详细的项目介绍,重点阐述从理论到落地的过程
- 了解汇顶科技在生物识别领域的产品线和技术栈
- 展现良好的沟通能力和团队协作精神
- 突出博士期间的研究成果,特别是与CV、DL相关的论文和项目
- 强调C++/Python的实际开发经验和项目落地能力
- 展示在顶级会议发表的论文或获得的竞赛奖项
- 加强深度学习框架(如PyTorch/TensorFlow)的工程化应用能力
- 提升C++高性能编程技巧,适应嵌入式或移动端部署需求
面试指南
- 使用STAR法则(情境、任务、行动、结果)描述项目经历
- 强调技术选型的理由和权衡过程
- 展示对技术细节的深入理解和工程实践能力
- 请详细介绍你博士期间最有代表性的研究工作及其创新点
- 如何在资源受限的设备上部署高效的深度学习模型?
- 面对新的计算机视觉前沿论文,你如何快速评估其可行性和价值?
- 请举例说明你如何解决一个复杂的算法工程落地问题
- 复习核心的深度学习理论和计算机视觉基础知识
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
作为上市公司的高端研发岗位,薪资水平在成都地区具有较强竞争力,且福利体系完善,能满足较高的薪酬期望。
薪资信号未披露(AI估算:3.0千–6.0万/月)
成长发展
90较高
岗位高度聚焦于AI前沿技术研究,提供接触行业顶尖技术和推动技术落地的机会,非常适合追求技术成长的博士人才。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、计算机视觉、生物识别、C++、Python、Matlab
业务类型profit_center
工作生活
60中等
研发岗位通常面临一定的技术攻关压力,但成都的生活节奏相对较慢,且公司规模较大,可能提供较好的工作环境。具体WLB需进一步确认。
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
生物识别技术广泛应用于安全、支付等领域,具有一定的社会价值和应用前景,能带来一定的成就感。
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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