深度求索
深度学习研发工程师
深度学习研发工程师
发布于 大约 3 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
其它
全职员工
仅现场办公
学历未注明
机器学习工程
性能优化
推理部署
模型架构
深度学习
算法调优
系统工程
AI 估算 · 25k–50k
深度学习方向热门，算法与系统结合要求高，北京一线城市薪资水平较高，结合公司融资阶段给予合理范围。
职位详情
关于这个职位
该职位要求具备算法与系统的双重能力，参与深度学习模型从训练到推理部署的全链路优化，在精度与性能之间取得最佳平衡
适合对深度学习有深入理解、编程能力强且对工程化实现感兴趣的研发人才
最低要求
了解深度学习的各类模型，具备较强的工程能力
编程能力出色，熟练掌握Python和C++
熟练掌握深度学习各类模型架构的使用和设计
工作职责
既懂算法又懂系统
既能调精度也能调性能
既考虑训练也考虑推理部署
优先资格
在领域内知名比赛取得优异成绩者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿技术领域，算法与系统结合方向稀缺，个人成长快
- 公司处于B轮，融资充足，技术投入大，能接触核心AI项目
- 职位包容度高，同时重视算法与工程能力，适合综合型人才
- 岗位要求高，需同时掌握算法和系统，学习曲线陡峭
- AI领域竞争激烈，需持续跟进新技术迭代
- 适合对AI有热情、既有深度学习背景又喜欢工程实现的求职者，能适应快节奏研发环境
缺点 / 挑战
- 模型性能优化需要大量实践，可能面临较大压力
角色解读
- 在AI领域深耕，向算法专家或系统架构师方向发展
- 积累全链路经验，可晋升为技术负责人或团队Leader
- 依托公司技术积累，有机会参与前沿模型研发，提升行业影响力
- 负责深度学习模型的训练与调优，提升模型精度并优化性能
- 参与模型推理部署的工程实现，确保算法在真实场景中高效运行
- 兼顾算法与系统视角，解决训练到部署全链路中的性能瓶颈
- 扎实的深度学习理论基础，熟悉常见模型架构（如CNN、Transformer）
- 出色的编程能力，精通Python和C++，能够高效实现算法原型
- 熟悉模型训练、推理加速、量化压缩等技术，具备系统级优化意识
申请策略
- 提前了解公司技术方向（如DeepSeek的模型研发），在面试中展示技术热情
- 准备一个从训练到部署的完整项目，体现全链路思考能力
- 突出深度学习项目经验，尤其是模型训练或部署优化的实际案例
- 展示Python和C++的编程能力，如有相关开源项目或代码仓库更好
- 强调在知名比赛中的成绩，如Kaggle、ICCV等，作为加分项
- 系统复习PyTorch/TensorFlow框架，熟练使用其调试与性能分析工具
- 了解模型量化、剪枝、TensorRT等推理加速技术，提升工程化实践能力
- 巩固C++基础，掌握常用数据结构与算法，以应对高要求编码面试
面试指南
- 先分析问题边界，再结合算法和系统两方面提出方案，最后用数据和实验验证
- 强调实践经验和项目成果，用STAR法则清晰描述过程与结果
- 展示对技术原理的深入理解，避免泛泛而谈，可举例说明自己的调优思路
- 如何在不损失精度的前提下提升模型推理速度？
- 简述Transformer架构的原理及优劣势
- 如何设计一个大规模分布式训练系统？
- 遇到模型在部署时内存溢出，你会如何排查和解决？
- 如何评估一个模型的性能，除准确率外还关注哪些指标？
职位点评
56
综合评分
前沿AI研发岗，技术成长空间大，薪资福利未明确，适合热爱技术挑战的人。
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。
更适合这类人
适合追求技术成长和行业前沿的求职者，对薪资福利要求不极致，更看重能力提升。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利50
成长发展85
工作生活55
使命价值70
薪资福利
50较低
职位未明确薪资福利，但AI研发岗市场薪酬竞争力强，不确定性较高。
薪资信号未披露（AI估算：25K-50K/月）
成长发展
85较高
深度学习技术前沿，算法与系统结合促进行业成长，能快速积累核心能力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、Python、C++、模型架构、推理部署、性能优化
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
工作地点在北京，未提及弹性办公或远程，工作节奏不明朗。
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
AI技术应用广泛，对社会进步有积极影响，行业处于高速增长期。
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
深度求索 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs