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【集团】视觉算法管培生
【集团】视觉算法管培生
发布于 4 小时前管理培训生(管培生)
全职员工仅现场办公计算机视觉工程
计算机视觉工程
Opencv
Yolo
图像处理
多模态大模型
深度学习
物流科技
目标检测
计算机视觉
语义分割
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
大厂管培生、前沿技术栈、高成长潜力，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
2.0万
比计算机视觉工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
18 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 计算机视觉工程 · 约 130 个在招
职位详情
关于这个职位
极兔速递集团面向2026-2027届毕业生的校园招聘项目，专注于物流场景的计算机视觉算法研发
主要职责包括应用图像处理、多模态大模型等技术解决快递分拣、运输等环节的实际问题，开发目标检测与语义分割等核心算法，并推动技术从实验室到实际业务场景的落地
最低要求
学历要求：本科以上学历，计算机、人工智能、数学、自动化、信息系统等相关专业
专业技能：具备扎实的计算机视觉算法基础，熟悉图像处理、机器学习、深度学习核心理论
工具与经验：熟悉YOLO、OpenCV等算法和工具
综合素质：对新技术有持续学习热情，具备良好的逻辑思维
毕业时间：2026年9月—2027年7月期间毕业的同学（以毕业证/学位证/国外学历学位认证为准）
工作职责
应用图像处理、图像识别、视频识别、多模态大模型等技术，解决物流快递场景中的实际问题
设计和开发算法模型，提升物流环节的效率和准确性，包括目标检测、语义分割、物体跟踪等经典算法
参与数据清洗、标注与处理，构建高质量物流场景图像数据集
提升鲁棒性和泛化能力，适应复杂多变的物流环境
针对物流场景中的特定痛点，开展专项技术攻关
提出创新性解决方案，推动算法在物流领域的智能化升级
与算法团队、工程团队、产品团队紧密协作，推动算法从实验室到实际场景的落地
优先资格
有图像识别、视频分析、多模态大模型等经验优先
在顶级学术会议（如CVPR、ICCV等）发表过论文者优先
参与算法竞赛并取得优秀成绩者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托上市巨头平台，拥有海量的真实物流数据资源，利于算法训练和效果验证
- 适合对AI落地应用感兴趣、具备扎实算法基础且愿意深入业务一线的技术型毕业生
缺点 / 挑战
- 物流场景非结构化数据多、噪声大，算法落地面临复杂的现实环境挑战，需具备极强的工程化落地能力
角色解读
- 从管培生起步，深入理解物流业务后，可成长为资深算法专家、技术负责人或向AI产品经理方向发展
- 负责将计算机视觉技术应用于物流快递的具体业务场景，如包裹识别、路径规划辅助等
- 需要扎实的计算机视觉理论基础，熟练掌握PyTorch/TensorFlow等框架，熟悉主流CV算法（如YOLO系列）
申请策略
- 关注极兔速递在智慧物流方面的最新技术动态，面试时展示对物流痛点的理解和思考
- 重点突出与计算机视觉相关的课程项目、实习经历，特别是涉及目标检测、图像分类等具体任务的成果
- 补充学习多模态大模型相关知识，强化代码工程能力，确保算法能在实际硬件环境中高效运行
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出个人贡献和技术选型理由
- 请介绍一个你做过的项目，其中遇到的最大技术难点是什么？如何解决？
- YOLOv8相比v5有哪些改进？在实际应用中如何调优？
- 如何处理物流场景中光照变化、遮挡严重导致的识别率低的问题？
- 你对多模态大模型在视觉任务中的应用有什么看法？
- 复习计算机视觉经典教材和论文，准备2-3个深度剖析的项目案例，了解当前CV领域的前沿趋势
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
作为已上市的跨国巨头企业，其校招薪资体系规范且具有市场竞争力，福利保障完善，能满足较高的补偿性动机。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
90较高
管培生项目通常配备完善的培养体系和轮岗机制，且涉及前沿的多模态大模型技术，能提供极佳的技术成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态大模型、计算机视觉、深度学习、YOLO、OpenCV
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确提及弹性工作制，但作为物流行业的科技公司，可能面临一定的业务压力，WLB表现取决于具体团队。
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
75中等
通过技术手段提升物流效率，降低社会物流成本，具有明显的社会价值和行业前景，能带来较强的成就感。
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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