中国机械工业集团有限公司
算法工程师
算法工程师
发布于 大约 5 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
Pytorch
Tensorflow
多模态
模型优化
深度学习
算法研究
自然语言处理
计算机视觉
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
央企平台、前沿算法方向、技术成长空间大，但薪资和WLB细节未明确。
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
20K
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
约 750 个在招 · 其中人工智能 4 个
市场机会
选择不多
南京 · 人工智能 · 6 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于中国机械工业集团，主要负责计算机视觉、自然语言处理、多模态等前沿算法的研发与创新，包括模型训练、调优、轻量化以及学术成果的落地转化
作为2027届校招岗位，你将深入参与深度学习模型的全流程开发，并有机会将前沿论文算法应用于实际业务场景
最低要求
硕士及以上学历，2027 年应届，计算机科学、人工智能、电子信息工程、数学、软件工程等相关专业
熟练掌握 Python，具备良好的编码习惯与代码规范意识
熟悉深度学习主流模型（CNN、Transformer、扩散模型等），精通 PyTorch/TensorFlow 等深度学习框架，掌握模型训练与调优全流程
具备扎实的数学基础，精通线性代数、概率论与数理统计、最优化理论等
有较强的学术研究能力，能快速读懂并复现前沿论文算法
工作职责
负责计算机视觉、自然语言处理、多模态等领域前沿算法模型的研发与创新，持续提升模型精度与效果
负责深度学习模型的训练、调优、评估与迭代，解决复杂场景下的算法难题与性能瓶颈
负责前沿学术论文与技术方案的调研跟进，推动最新研究成果在业务场景中的落地转化
负责模型轻量化、压缩与加速算法的研究实现，优化模型推理速度与资源占用
负责算法数据集的规划构建与质量管控，保障模型训练的数据质量与多样性
撰写技术方案、算法文档及测试报告，协助团队知识沉淀与技术传承
优先资格
有顶会论文（CVPR/ICCV/NeurIPS/ICML/ACL 等）发表或 Kaggle、ACM 等算法竞赛获奖者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 央企平台，业务稳定，能接触到工业、装备制造等领域的实际应用场景，项目资源丰富
- 作为校招岗位，有完善的培养体系和稳定的职业发展路径，适合长期发展
- 作为央企，技术栈和研发节奏可能不如互联网大厂激进，创新自由度可能受到一定限制
- 适合对前沿算法研究有浓厚兴趣、具备扎实理论基础和较强动手能力的2027届硕士毕业生，尤其是希望在稳定平台长期发展、将学术成果落地于工业场景的求职者
缺点 / 挑战
- 岗位涉及计算机视觉、NLP、多模态等多个前沿方向，技术挑战性强，有利于个人技术深度和广度的积累
- 算法岗位对学术能力和工程能力要求都很高，需要持续跟进前沿技术，学习压力较大
- 校招竞争激烈，尤其偏好有顶会论文或竞赛获奖经历的候选人，门槛较高
角色解读
- 从算法工程师起步，可逐步成长为高级算法工程师、技术专家，深耕计算机视觉、NLP或多模态等细分领域
- 在央企平台，有机会参与国家级或行业级重大项目，积累丰富的工程落地经验，向技术管理岗位发展
- 依托集团业务，可向人工智能在工业、装备制造等领域的应用专家方向拓展，成为复合型人才
- 负责计算机视觉、NLP、多模态等前沿算法的研发与创新，持续提升模型精度与效果
- 进行深度学习模型的训练、调优、评估与迭代，解决复杂场景下的算法难题与性能瓶颈
- 调研前沿学术论文与技术方案，推动最新研究成果在业务场景中的落地转化
- 研究实现模型轻量化、压缩与加速算法，优化模型推理速度与资源占用
- 熟练掌握 Python，具备良好的编码习惯与代码规范意识
- 熟悉深度学习主流模型（CNN、Transformer、扩散模型等），精通 PyTorch/TensorFlow 等深度学习框架
- 具备扎实的数学基础，精通线性代数、概率论与数理统计、最优化理论
- 有较强的学术研究能力，能快速读懂并复现前沿论文算法
申请策略
- 提前了解中国机械工业集团及其下属企业的业务方向，特别是人工智能在工业、装备领域的应用案例，在面试中展现对行业的理解
- 准备好1-2个最能体现个人能力的算法项目，从问题定义、技术选型、实现过程到最终效果，能清晰完整地讲述
- 突出硕士期间的研究方向，如有计算机视觉、NLP或多模态相关的项目或论文，需详细描述技术方案和成果
- 重点展示深度学习模型训练与调优的实践经验，包括使用的框架、模型架构、性能提升数据等
- 如有顶会论文发表或Kaggle、ACM等竞赛获奖经历，务必放在显眼位置，这是重要的加分项
- 强调扎实的数学基础，可列举相关课程成绩或数学建模竞赛经历
- 系统复习线性代数、概率论与数理统计、最优化理论等数学基础，确保面试中能应对数学原理的提问
- 深入掌握PyTorch或TensorFlow框架的底层原理，熟悉模型训练、分布式训练、模型部署等全流程
面试指南
- 对于项目介绍类问题，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），重点突出个人贡献和技术难点
- 对于技术原理类问题，先给出清晰的定义和核心思想，再结合具体例子或应用场景展开，最后可提及相关的优缺点或最新进展
- 对于解决方案类问题，先分析问题的可能原因，再提出系统性的解决思路，并说明权衡取舍
- 请详细介绍一下你参与过的一个深度学习项目，包括模型选型、训练过程、遇到的挑战及解决方案
- 如何理解Transformer模型中的自注意力机制？它在NLP和CV中分别有哪些应用？
- 在模型训练中，如果遇到过拟合问题，你会采取哪些措施？
- 请解释一下模型轻量化常用的技术，如剪枝、量化、蒸馏的原理和适用场景
- 你如何快速复现一篇顶会论文的算法？请描述你的方法和步骤
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
作为央企校招岗位，薪资水平在南京地区具有竞争力，福利待遇通常较为完善，但具体薪资未在JD中披露。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
85较高
岗位涉及计算机视觉、NLP、多模态等前沿技术，技术含量高，且央企平台能提供稳定的项目资源和成长空间，发展性动机能得到较好满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈计算机视觉、自然语言处理、多模态、深度学习、PyTorch、TensorFlow、Transformer、扩散模型
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未提及具体办公模式和工作时间，作为央企研发岗，工作节奏可能相对规律，但无法从JD中确认WLB情况。
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
央企背景，业务涉及国家工业与装备制造领域，具有一定的社会价值，但JD中未明确提及使命或社会影响力相关内容。
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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