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【2027校招】视觉算法工程师
【2027校招】视觉算法工程师
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计算机视觉工程
计算机视觉工程
Pytorch
Sam
Tensorflow
分布式训练
图像分割
模型压缩
目标检测
视觉大模型
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
核心AI研发岗，技术栈前沿、场景丰富、稳定性高，适合追求技术成长与长期发展的应届生。
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
2.3万
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
约 2410 个在招 · 其中计算机视觉工程 4 个
市场机会
选择面较广
北京 · 计算机视觉工程 · 约 110 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要参与中国电信场景下视觉大模型的研发，包括目标检测、图像分割等基础任务，并面向电信实际业务场景进行定制化优化与落地
适合希望在通信行业探索前沿视觉大模型技术的应届生
最低要求
硕士及以上学历，计算机、人工智能、电子信息、数学等相关专业
熟练掌握 PyTorch/TensorFlow 等至少一种深度学习框架
工作职责
深度参与电信场景下视觉大模型的研发工作，包括但不限于目标检测、图像分割、视觉预训练等基础任务
参与视觉大模型的结构设计、数据构建、模型预训练、推理优化等环节，探索并验证SOTA算法在电信业务场景的可行性
面向电信行业实际业务场景（如布控检测、视频解析、智能监测等），对大模型的特定视觉能力进行定制化优化和迁移
跟踪视觉大模型的最新进展，推动前沿技术在电信行业的产品化落地
优先资格
有大规模分布式训练经验优先
熟悉 SAM 系列、Grounding DINO、Falcon Perception 等开放词汇 / 分割大模型的原理与实现优先
具备数据工程能力：熟悉数据清洗、难负例挖掘、数据增强、标注质量管控等完整数据链路优先
具备模型优化与部署能力：了解模型压缩、量化、推理加速等工程化技术优先
在国际顶级会议（CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICLR 等）发表论文，或在CV竞赛中取得优异成绩者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托丰富的业务场景和海量数据，能够接触前沿的视觉大模型技术并推动其实际落地
- 企业平台稳定，福利保障完善，有利于长期职业发展与技术积累
- 在技术迭代速度和薪酬上限上可能不及部分市场化科技企业
- 需要深入理解复杂业务场景，将前沿算法与工程化落地结合的难度较大
- 适合追求工作稳定性、希望在通信/政企行业深耕AI落地，且具备扎实视觉算法基础的硕士应届生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从视觉算法工程师成长为视觉大模型技术专家或算法团队负责人
- 在通信行业数字化转型中积累丰富的行业落地经验，向AI架构师方向发展
- 负责电信场景下视觉大模型的研发，包括目标检测、图像分割等基础任务
- 参与模型结构设计、数据构建及推理优化，探索SOTA算法在电信业务场景的可行性
- 面向布控检测、视频解析等业务场景进行模型定制化优化与迁移落地
- 熟练掌握PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，具备大规模分布式训练经验
- 熟悉SAM、Grounding DINO等视觉大模型原理及开放词汇/分割大模型实现
- 具备数据工程及模型压缩、量化等部署优化能力，有顶会论文或竞赛成绩者优先
申请策略
- 了解中国电信在智慧城市、智能监测等政企领域的业务布局，面试时结合具体业务场景阐述算法落地思路
- 突出在视觉大模型（如SAM或Grounding DINO）相关的项目经验或顶会论文
- 强调分布式训练、模型压缩与部署等工程化落地能力
- 展示在数据清洗、难负例挖掘等数据工程方面的实践经验
- 深入学习视觉大模型的最新架构及SOTA算法
- 提升模型推理加速和量化部署的工程实践能力
面试指南
- 采用STAR法则，明确项目背景、个人职责、采取的技术方案（如具体使用的框架、优化策略）以及最终的量化收益（如精度提升、推理速度加快）
- 请介绍你在视觉大模型（如SAM或Grounding DINO）相关项目中的具体工作和难点？
- 在模型推理优化和部署方面，你使用过哪些模型压缩或量化技术？
- 如何将视觉大模型的能力迁移到电信行业的特定场景（如布控检测）中？
- 在大规模分布式训练中，你遇到过哪些显存或通信瓶颈，是如何解决的？
- 复习视觉大模型的核心原理及最新进展
- 准备1-2个完整的算法落地项目案例，重点突出工程化能力和业务理解
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活70
使命价值80
薪资福利
75中等
该岗位校招薪资处于市场中上水平，福利保障完善，稳定性极高，但绝对薪资上限可能不及部分市场化科技企业。
薪资信号未披露（AI估算：1.8千–2.8万/月）
成长发展
85较高
岗位涉及前沿视觉大模型研发，技术栈先进，且依托丰富场景有充足的落地机会，技术成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈视觉大模型、PyTorch、TensorFlow、SAM、Grounding DINO、分布式训练、模型压缩
业务类型ambiguous
工作生活
70中等
企业通常工作节奏相对规律，但算法研发岗位在项目交付期可能存在一定加班，整体WLB优于部分互联网企业。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
推动前沿AI技术在通信行业的落地，赋能智慧城市和智能监测等社会基础设施，具有较强的社会价值。
行业发展高速增长赛道
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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