影石创新
视觉算法实习生
视觉算法实习生
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公计算机视觉工程
计算机视觉工程
Opencv
全景拼接
图像分类
深度学习
目标检测
计算机视觉
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
上市公司视觉算法实习，重技术研发与落地，适合学术基础扎实的求职者
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，方便比较实习机会。
薪资怎么样
1.0千
比计算机视觉工程中位数低
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 350 个在招 · 其中计算机视觉工程 17 个
市场机会
选择面较广
深圳 · 计算机视觉工程 · 71 个在招
职位详情
关于这个职位
作为视觉算法实习生，你将深入研究图像分类与目标检测算法的优化方案，并结合公司业务场景进行算法开发与落地部署
你需要利用C++或Python复现论文，熟悉OpenCV及主流深度学习框架，将前沿算法应用于实际产品中
最低要求
拥有计算机视觉、计算机图形学等相关领域硕士或以上学位
能够熟练使用 C++ 或 Python 复现论文，熟悉 OpenCV
有深度学习相关研究经验，熟悉主流深度学习框架之一
熟悉图像分类、目标检测、全景拼接等相关算法原理，有扎实的数学功底
良好的沟通交流能力，学习能力和逻辑思维能力强，具备团队合作精神，做事细致认真负责
工作职责
研究图像分类、目标检测算法的效果优化方案
根据公司业务需求和场景，对图像分类、目标检测算法进行开发，实现算法落地部署
优先资格
有图像分类、目标检测算法的研究开发经历者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 上市公司平台，技术栈前沿，接触真实业务场景下的算法落地
- 计算机视觉方向硕士及以上，热爱算法研究并具备扎实编程基础的求职者
缺点 / 挑战
- 对学历和理论基础要求较高，需快速将学术研究转化为工程应用
角色解读
- 可向高级视觉算法工程师、AI专家方向发展，深入计算机视觉前沿领域
- 负责图像分类和目标检测算法的原理研究与效果优化
- 熟练掌握C++/Python，具备深度学习框架使用和OpenCV操作能力
申请策略
- 准备相关GitHub项目或技术博客，展示对全景拼接等特定领域的理解
- 突出深度学习项目经历，展示论文复现能力及算法优化成果
- 加强C++在算法部署中的性能优化技巧，熟悉主流CV框架如PyTorch/TensorFlow
面试指南
- 使用STAR法则描述项目背景、任务、行动及结果，重点突出技术选型依据和优化思路
- 请介绍一个你复现过的经典CV论文，并说明遇到的难点
- 如何优化目标检测算法的速度与精度平衡？
- 简述全景拼接的基本原理及常见挑战
- 复习经典CV模型（如YOLO系列、ResNet等），准备1-2个深入的技术细节案例
职位点评
薪资福利65
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
65中等
实习津贴通常处于市场中上水平，但作为实习生主要侧重学习而非高薪。
薪资信号未披露（AI估算：0.2–0.3千/月）
成长发展
85较高
职位强调算法研究与落地，适合希望提升计算机视觉实战能力的求职者。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈计算机视觉、目标检测、图像分类、OpenCV、深度学习
业务类型profit_center
工作生活
50较低
未明确提及弹性工作制，研发类岗位可能面临一定的项目压力。
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
涉及影像技术创新，对社会娱乐和记录生活有一定正向影响。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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