顺丰速运
算法副工程师-方向3（丰行慧运）
算法副工程师-方向3（丰行慧运）
发布于 4 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
Opencv
Pytorch
Tensorflow
Tensorrt
Yolo
模型压缩
目标检测
计算机视觉
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
顺丰校招视觉算法岗，技术栈前沿、成长空间大，适合热爱CV与自动驾驶的应届生。
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
2万
比计算机视觉工程中位数低
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 240 个在招
市场机会
选择适中
深圳 · 计算机视觉工程 · 39 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要协助开展目标检测、图像分割等计算机视觉算法的研发与端侧部署优化
你将参与视觉大模型及Transformer等前沿技术的调研与落地，并负责模型压缩与加速等基础技术预研，助力自动驾驶场景的业务落地
最低要求
届本科及以上学历毕业生，计算机、自动化、数学、人工智能、电子等相关专业
具备扎实的计算机视觉与数字图像处理理论基础
熟练使用Python/C++编程语言，掌握OpenCV等常用图像处理库
熟练使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架，具备模型训练与调试基础
了解目标检测（如YOLO）、分割、跟踪及Transformer等主流算法原理
具备基础的模型优化概念
对AI和大模型应用有日常使用习惯和探索热情
工作职责
协助开展目标检测、目标跟踪、图像分割等视觉关键算法的研发、训练与调试工作
参与视觉算法的性能优化，协助适配算法在端侧设备的实时运行要求
跟进视觉大模型、多模态对齐、Transformer等前沿技术调研，协助完成模型复现与自动驾驶场景的落地测试
协助搭建高性能视觉算法实验环境，参与模型压缩、TensorRT加速等基础技术预研
持续跟进YOLO系列、ViT等计算机视觉前沿动态，配合解决实际业务中的视觉识别问题
优先资格
有端侧部署与性能调优相关实习经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托顺丰庞大的物流与自动驾驶业务场景，算法落地机会多，能积累丰富的端侧部署与工程化经验
- 接触视觉大模型、多模态等前沿技术，技术栈主流且具前瞻性，利于个人技术深度拓展
- 端侧部署与模型压缩对底层硬件理解要求高，学习曲线较陡峭，需要较强的底层工程能力
- 适合对计算机视觉和自动驾驶有浓厚兴趣，具备扎实算法基础且愿意深入底层工程化落地的2027届理工科应届生
缺点 / 挑战
- 作为校招应届生岗位，前期需承担较多基础研发与调试工作，独立负责核心模块的压力较大
角色解读
- 从算法副工程师成长为独立的视觉算法工程师，深入端侧部署与大模型落地
- 未来可向自动驾驶算法专家、视觉技术负责人或AI架构师方向发展
- 负责目标检测、图像分割等计算机视觉算法的研发、训练与调试
- 参与视觉大模型、多模态对齐、Transformer等前沿技术的调研与自动驾驶场景落地
- 协助进行模型压缩、TensorRT加速及端侧设备的性能优化与基础技术预研
- 扎实的计算机视觉与数字图像处理理论基础，熟悉主流算法原理
- 熟练使用Python/C++及PyTorch/TensorFlow等深度学习框架进行模型训练
- 具备基础的模型优化概念，了解端侧部署与性能调优技术
申请策略
- 展现对AI和大模型应用的日常探索热情，可在简历或面试中分享自己复现前沿论文或使用大模型解决实际问题的经历
- 突出在目标检测、图像分割等CV领域的课程项目或竞赛经历，强调量化成果
- 强调使用PyTorch/TensorFlow进行模型训练及调优的实际经验
- 若有端侧部署、模型压缩或TensorRT相关实习/项目经验，务必放在显眼位置
- 提前复习并实践YOLO系列、ViT等模型的代码实现与原理
- 了解TensorRT加速原理及模型量化、剪枝等轻量化技术
面试指南
- 采用STAR法则描述项目经历，突出个人贡献与量化成果
- 回答技术原理时，先讲核心思想，再结合具体公式或代码实现，最后联系实际应用场景
- 请详细介绍一个你参与过的目标检测或图像分割项目，遇到了什么难点及如何解决？
- YOLO系列算法的演进过程是怎样的？ViT在视觉任务中的优势是什么？
- 在端侧设备上部署模型时，通常会遇到哪些性能瓶颈？如何进行优化？
- 模型压缩（如量化、剪枝、蒸馏）的基本原理是什么？TensorRT加速的核心机制是什么？
- 复习计算机视觉经典算法（如ResNet, YOLO, ViT）的论文与代码实现
- 准备1-2个端侧部署或模型优化的实操案例，熟悉C++与Python在工程中的结合使用
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
顺丰作为上市企业，校招算法岗薪资处于市场中上水平，福利体系完善，但具体薪资数字JD未披露。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
85较高
岗位涉及视觉大模型、多模态、端侧部署等前沿技术，且明确提及跟进前沿动态与技术预研，技术成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C++、OpenCV、PyTorch、TensorFlow、YOLO、Transformer、TensorRT、ViT
成长机会前沿技术调研、技术预研、探索热情
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确提及工作模式与加班情况，但算法研发及端侧部署通常工作节奏较快，WLB情况无法准确判断。
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
自动驾驶与智慧物流属于国家支持的科技发展方向，具有较高的社会价值与行业前景。
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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