小米
（高招通道）相机部-生成式AI技术专家
（高招通道）相机部-生成式AI技术专家
发布于 3 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
Npu部署
Pytorch
图像生成
扩散模型
模型压缩
生成式Ai
计算机视觉
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
头部大厂核心影像部门、前沿生成式AI技术栈、薪资偏高、技术成长空间大，WLB未明确。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4.8万
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 3280 个在招 · 其中计算机视觉工程 20 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
该职位主要负责生成式AI在手机影像场景的算法研发与落地，包括AI消除、扩图、超分重建等能力
你需要跟进扩散模型等前沿技术，完成从技术选型到端侧部署的全流程，并与多团队协作推动功能在旗舰机型上的量产交付
最低要求
硕士及以上学历，计算机视觉、机器学习、图像处理等相关专业，3 年以上算法研发经验
熟练掌握 PyTorch，具备扎实的深度学习工程能力与代码功底
深入理解扩散模型原理与主流框架（Stable Diffusion / SDXL / DiT / ControlNet / LoRA 等），有独立训练或微调大规模生成模型的经验
具备至少一项完整落地经验：图像生成、图像编辑、超分、去噪、ISP 相关算法或视频生成
良好的沟通与协作意识，能在跨团队环境中推动技术方案落地
工作职责
负责生成式AI在手机影像场景的算法研发与落地，包括但不限于 AI 消除、AI 扩图、超分重建、画质增强、人像/风格化生成等能力
跟进扩散模型（Diffusion / Flow Matching）、多模态大模型等前沿方向，完成技术选型、原型验证到产品化的全流程
面向端侧算力约束做模型压缩与推理优化（蒸馏、量化、剪枝、少步采样），与芯片及平台团队协同完成 NPU/GPU 部署
参与影像数据链路建设，包括训练数据构建、评测体系与主客观画质对齐
与产品、交互、系统团队协作定义功能形态，推动能力在旗舰机型上量产交付
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于生成式AI与端侧部署结合的前沿领域，技术壁垒高，个人技术成长空间大
- 依托头部手机厂商的旗舰机型，算法成果能直接触达海量用户，产品成就感强
- 公司平台大，算力资源与数据链路完善，有利于开展大规模模型训练与验证
- 端侧算力约束严格，模型压缩与推理优化难度大，需要平衡画质与性能
- 适合具备扎实CV基础、对扩散模型有深入研究，且希望在端侧AI落地方向持续深耕的算法工程师
缺点 / 挑战
- 跨团队协作多，需与产品、芯片、系统等多方对齐，推动量产交付的沟通成本较高
角色解读
- 可向生成式AI算法专家或首席科学家方向发展，深耕端侧大模型技术
- 也可转型为AI技术管理岗，带领团队负责手机影像AI整体技术规划与落地
- 负责生成式AI在手机影像场景的算法研发，如AI消除、扩图、超分重建等
- 跟进扩散模型等前沿技术，完成从技术选型、原型验证到端侧产品化的全流程
- 进行模型压缩与推理优化，协同芯片团队完成NPU/GPU部署，推动功能在旗舰机型量产
- 扎实的深度学习工程能力，熟练掌握PyTorch及扩散模型主流框架
- 具备图像生成、编辑、超分或ISP相关算法的完整落地经验
- 熟悉模型压缩技术（蒸馏、量化、剪枝等）及端侧部署优化
申请策略
- 提前体验小米旗舰机型的影像功能，了解其现有AI影像能力的优缺点，准备优化建议
- 突出在扩散模型（如Stable Diffusion、DiT）上的独立训练或微调经验及具体指标提升
- 详细阐述模型压缩与端侧部署（NPU/GPU）的落地案例，强调性能与画质的平衡
- 展示完整的图像生成或编辑项目落地经验，最好有已上线产品或知名开源项目贡献
- 深入学习Flow Matching等最新扩散模型加速与采样技术
- 了解主流手机芯片的NPU架构及部署工具链
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出技术难点和量化收益（如推理速度提升比例、画质指标提升幅度）
- 对比分析法：在回答技术选型或优化策略时，对比不同方案的优缺点，说明最终选择的依据
- 请详细介绍你独立训练或微调大规模生成模型的经验，遇到了哪些挑战及如何解决？
- 在端侧算力约束下，你是如何进行模型压缩与推理优化的？请举例说明蒸馏、量化或剪枝的具体策略
- 如何构建影像训练数据及评测体系，以保证主客观画质对齐？
- 扩散模型在少步采样方面有哪些主流优化方案？你如何将其应用于实际产品？
- 复习扩散模型（DDPM, Flow Matching, DiT等）的底层数学原理与最新论文
- 准备1-2个端到端的项目案例，从数据构建、模型训练、压缩优化到端侧部署的全链路细节
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
85较高
作为头部科技企业的核心技术岗，薪资水平处于市场前列，且具备完善的福利体系与较高的稳定性。
薪资信号偏高 (3.5千–6万/月)
成长发展
90较高
岗位聚焦生成式AI与端侧部署等前沿技术，技术栈新且挑战大，能极大提升个人技术壁垒与行业竞争力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈生成式AI、扩散模型、Diffusion、Flow Matching、PyTorch、Stable Diffusion、SDXL、DiT、ControlNet、LoRA、NPU/GPU部署
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式与作息安排，但作为核心研发岗且涉及跨团队量产交付，工作节奏可能较快。
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AI技术提升手机影像体验，直接改善海量用户的日常记录与创作体验，具有较强的产品价值与用户影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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