阿里巴巴
算法工程师-计算机视觉
算法工程师-计算机视觉
发布于 5 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
Ocr
人脸识别
图像分割
图像检测
机器学习
深度学习
计算机视觉
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
核心算法岗、技术前沿且成长空间大，薪资竞争力强，但工作强度与压力较高。
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，方便横向比较。
薪资怎么样
5万
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 3100 个在招 · 其中计算机视觉工程 36 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 计算机视觉工程 · 78 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责图像与视频领域的计算机视觉算法研究、系统研发及产品落地，涵盖检测、分割、识别、跟踪及多模态联合创新等前沿方向
你需要运用机器学习与深度学习技术解决工业、医学、搜索等实际场景中的视觉问题，并探索CV与NLP、图形学的交叉创新
最低要求
极佳的工程实现能力，熟练掌握C/C++、Java、Python等至少一门语言
熟悉计算机视觉、机器学习、图像/视频分析与处理等相关领域技术和应用
学习能力强，对新事物保有好奇心，并能快速适应新环境
良好的沟通能力和团队协同能力，能与他人合作，共同完成目标
对所在领域有热情，相信方法总比困难多，善于独立思考并反思总结
工作职责
负责图像/视频的分析、诊断、搜索、合成等方面的算法研究、系统研发和产品开发，包括图像检测、图像分类、图像分割、图像跟踪、视频语义分析、人脸识别与分析、车辆与人员的检测识别与跟踪、工业与医学诊断、图像/视频搜索、页面分析与自动合成、OCR等
负责图像/视频相关算法的前沿技术探索，包括机器学习方法以及深度学习在机器视觉中的应用，以及计算机视觉与自然语言处理、计算机图形学等相关领域的联合创新
优先资格
有ACM/ICPC、topcoder等编程比赛获奖经历
良好的科研能力，有发表在ICCV、CVPR、NeurIPS、ICML、TPAMI等国际顶级会议、期刊上的成果
良好的逻辑和数据分析能力，Kaggle、阿里天池大赛、以及相关学术会议组织的权威比赛获奖者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿性高：接触CV领域最前沿的研究方向，有机会在顶会发表成果并落地于亿级用户场景
- 平台资源顶级：依托海量数据与强大算力资源，能够支撑大规模模型训练与复杂算法验证
- 职业背书强：头部企业的核心算法岗经历，在行业内具有极高的认可度与竞争力
- 技术迭代极快：AI领域发展迅速，需要持续投入大量业余时间阅读论文、跟进最新技术动态
- 适合具备扎实数理基础与编程能力，对AI技术有强烈热情，且能在高压环境下持续学习的算法人才
缺点 / 挑战
- 业务落地压力大：算法不仅要追求指标领先，还需解决工程化、性能优化及实际业务中的长尾问题
角色解读
- 纵向可深耕计算机视觉底层技术，成长为视觉算法专家或首席科学家，主导核心算法架构
- 横向可拓展至多模态大模型、具身智能或AI产品化方向，转型为AI技术负责人或业务架构师
- 负责图像与视频领域的核心算法研发，涵盖检测、分割、识别、跟踪及OCR等具体视觉任务
- 探索计算机视觉前沿技术，推动深度学习在机器视觉中的应用，并探索CV与NLP、图形学的交叉创新
- 将算法研究成果转化为实际产品，解决工业、医学、搜索等真实业务场景中的复杂视觉问题
- 扎实的编程功底，熟练掌握C/C++、Java或Python，具备极佳的工程实现能力
- 深入理解计算机视觉与机器学习理论，熟悉图像/视频分析与处理的主流算法及深度学习框架
- 具备优秀的科研素养与数据分析能力，能够快速追踪并复现前沿论文，解决未知技术难题
申请策略
- 深入了解相关业务线的视觉技术应用场景，在面试中展现对业务落地的思考
- 准备好算法推导与手撕代码环节，确保对经典网络结构的底层细节了如指掌
- 重点突出在CV领域的顶会论文（如CVPR/ICCV）或权威比赛（Kaggle/天池）的获奖经历
- 详细列举主导或深度参与的视觉算法项目，强调工程落地能力、性能优化指标及实际业务收益
- 展示对C++/Python的熟练掌握程度，以及在大规模数据处理、模型部署与推理加速方面的经验
- 提前熟悉多模态大模型（如CLIP、Stable Diffusion）及视觉Transformer（ViT）等前沿架构
- 强化C++工程能力与TensorRT/ONNX等模型部署加速工具的使用，弥补纯算法工程师的工程短板
面试指南
- STAR法则结合技术深度：在回答项目或论文问题时，清晰阐述背景、面临的挑战、你的具体技术方案（公式/结构）以及最终量化的收益
- 问题排查框架：针对线上效果不佳的问题，按照‘数据分布差异 -> 特征工程 -> 模型结构 -> 评估指标对齐’的逻辑链路进行系统性分析
- 请详细介绍你在某篇顶会论文或比赛中的核心创新点，以及它是如何提升模型性能的？
- 在图像检测/分割任务中，如何解决小目标检测或类别不平衡的问题？
- 如果模型在离线评估中表现很好，但在线上业务中效果不佳，你会如何排查和解决？
- 请手撕一段代码：实现NMS（非极大值抑制）或RoI Align的前向传播过程
- 谈谈你对计算机视觉与自然语言处理跨模态融合未来发展趋势的看法
- 复习经典CV算法的数学推导与代码实现，确保在白板编程或手撕代码环节能够快速、无Bug地写出核心逻辑
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值75
薪资福利
85较高
作为核心算法岗，薪资水平在市场中具有较强竞争力，但JD中未明确披露具体薪资与福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6.5万/月）
成长发展
90较高
岗位聚焦CV前沿技术探索，鼓励顶会论文发表与交叉创新，技术成长空间与科研资源极为丰富。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈计算机视觉、机器学习、深度学习、图像检测、图像分割、人脸识别、OCR、C/C++、Python
成长机会前沿技术探索、联合创新
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
JD未提及工作模式与工时安排，但算法研发岗通常面临较高的业务交付压力与前沿技术跟进需求。
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
岗位致力于推动AI技术在工业、医学等实际场景的落地，具有较高的技术社会价值与行业推动力。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号工业与医学诊断
创新程度开拓性创新（行业首创）
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