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【2027校招】端智能图像算法工程师
【2027校招】端智能图像算法工程师
发布于 大约 7 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
Cvpr
Pytorch
图像增强
扩散模型
模型蒸馏
模型部署
端侧部署
视频质量评估
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
前沿技术校招岗、成长空间大、WLB待观察。
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 1430 个在招 · 其中人工智能 33 个
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 400 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位是小红书的校园招聘职位，专注于端侧智能图像与视频画质处理
你需要参与自研端云协同画质引擎的核心算法开发，研究传统算法与生成式大模型（如扩散模型）在画质增强领域的应用，并深入探索模型蒸馏、推理加速及端侧部署优化等关键技术
最低要求
本科及以上学历，计算机、电子信息、自动化、数学等相关专业优先
熟悉图像/视频增强、超分辨率、扩散模型、视频质量评估等方向之一，具备扎实的算法与工程能力
熟悉 PyTorch 等深度学习框架，有模型加速部署或端侧算法部署经验优先
在相关领域会议或期刊（如 CVPR / ICCV / ECCV / ICLR / NeurIPS/ MM）发表论文者优先
有责任心，积极主动，有良好的沟通能力和团队协同工作意识
工作职责
自研端云协同的图像/视频画质处理引擎：云端智能转码和端侧生成式增强的端云联合决策方案设计与核心算法开发等
负责传统画质处理与生成式大模型驱动的画质增强算法的研究和开发
在生成式增强、模型蒸馏与推理加速、端侧部署优化等某领域深入研究
优先资格
在相关领域会议或期刊（如 CVPR / ICCV / ECCV / ICLR / NeurIPS/ MM）发表论文者优先
有模型加速部署或端侧算法部署经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接参与行业前沿的生成式AI与端侧智能技术，技术栈先进，成长快
- 在小红书这样的超大型社区平台，技术成果能直接影响亿万用户的体验，成就感强
- 作为校招岗位，有完善的人才培养体系和资深同事指导的机会
- 技术难度高，需要同时掌握算法研究、工程优化和端侧部署等复合能力
- 生成式模型与端侧部署结合是当前技术热点，竞争激烈，需要持续快速学习
缺点 / 挑战
- 作为核心算法岗位，对交付成果的质量和性能有较高要求
- 适合计算机、人工智能相关专业，对计算机视觉和生成式模型有浓厚兴趣，且不畏惧将复杂算法在移动设备上落地挑战的应届毕业生
角色解读
- 初级算法工程师 → 高级算法工程师 → 资深算法专家，深耕图像视频算法领域
- 可转向算法架构师，负责端侧AI系统架构设计，或技术管理岗位
- 向多模态AI、AIGC（生成式AI）等更前沿的研究和应用方向拓展
- 设计并开发端云协同的图像视频画质增强系统，结合云端智能和端侧实时处理
- 研究和实现基于传统算法与生成式大模型（如扩散模型）的画质优化技术
- 专注于将前沿的AI模型进行轻量化、加速并高效部署到移动设备上
- 扎实的计算机视觉与图像处理基础知识，熟悉超分辨率、画质评估等方向
- 精通PyTorch等深度学习框架，并有实际的模型训练和优化经验
- 了解模型压缩、蒸馏及端侧推理优化技术，具备将算法工程化的能力
申请策略
- 面试前，深入研究小红书APP的图片和视频特效，思考其背后可能用到的技术，展示你对业务的理解
- 准备好介绍一个你最熟悉的算法项目，能够清晰说明问题、方法、技术难点和解决方案
- 突出任何与图像/视频处理、超分辨率、扩散模型相关的课程项目、研究课题或实习经历
- 详细描述使用PyTorch等框架进行模型训练、优化及部署的实践经验，特别是端侧部署相关的细节
- 如有相关领域的学术论文（如CVPR、ICCV等），请务必列出，并注明自己的贡献
- 深入学习最新的生成式模型，特别是扩散模型在图像生成与增强中的应用
- 系统学习模型压缩与端侧部署技术，如ONNX、TFLite、MNN等，并进行实践
面试指南
- 对于算法原理问题：采用‘背景-原理-关键步骤-优缺点-应用场景’的结构进行阐述
- 对于系统设计问题：结合小红书业务特点（如社交分享、实时预览、不同网络环境），分析端侧和云端的分工与协同策略
- 对于项目经验问题：使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来组织你的回答，突出技术决策和量化成果
- 请介绍一下你熟悉的一个图像增强/超分辨率算法，并比较其优缺点
- 你如何理解端云协同？请设想一个在小红书场景下的具体应用案例
- 扩散模型（Diffusion Model）的基本原理是什么？它与GAN相比有什么优势？
- 你如何将一个大规模的AI模型部署到手机端上？会面临哪些挑战？
- 回顾并梳理简历中提到的每一个项目细节，尤其是算法选择、性能指标和优化过程
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活55
使命价值80
薪资福利
70中等
作为大型互联网公司的校招算法岗，薪资福利预计处于市场中上水平，但JD未明确具体数字和福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
85较高
该职位直接涉及生成式AI、端侧部署等前沿技术领域，且有明确的深入研究要求，提供了极高的技术成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈扩散模型、PyTorch、模型蒸馏、推理加速、端侧部署
成长机会深入研究
业务类型profit_center
工作生活
55较低
JD未明确提及办公模式、加班情况或WLB相关信息，工作地点为一线城市，具体工作节奏未知。
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
80较高
岗位服务于小红书这一具有巨大影响力的社交内容平台，通过技术直接改善亿万用户的视觉内容体验，具有较强的社会影响力。
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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