科大讯飞
AI研究算法工程师-行业大模型方向(J14476)
AI研究算法工程师-行业大模型方向(J14476)
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机器学习工程
机器学习工程
Pytorch
Tensorflow
机器学习
深度学习
算法
自然语言处理
计算机视觉
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
科大讯飞校招AI研究算法工程师，技术前沿、成长性强，但工作模式与WLB信息未披露。
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
1.3万
比机器学习工程中位数低
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 230 个在招 · 其中机器学习工程 27 个
市场机会
选择适中
合肥 · 机器学习工程 · 47 个在招
职位详情
关于这个职位
这个职位是科大讯飞的AI研究算法工程师，专注于行业大模型方向
你将负责人工智能前沿技术的研究和工程实现，并将核心算法与系统方案应用到实际业务场景中进行落地和推广
最低要求
重点院校硕士及以上学历，计算机、信号处理、自动化、应用数学等相关专业，具备一定的数理统计、模式识别、图像处理等理论知识
熟悉常见深度学习算法和理论，熟练掌握至少一种常见的深度学习框架(Pytorch、TensorFlow等)
具备较好的C/C++或Python编程能力，熟悉数据结构、Linux操作系统等，有一定的代码开发经历，能够快速实现相关算法
从事过AI相关的研发任务，包括研究论文发表、研发项目经历、实习经历等
工作职责
负责A.I.前沿技术的研究及工程实现
负责核心算法与系统方案在业务落地并推广
优先资格
在人工智能会议(包括但不限于ACL、COLING、IJCAI、AAAI、ICLR、NIPS、CVPR、ICCV、INTERSPEECH、ICASSP)或期刊上发表过文章
在国内外知名评测任务或比赛中获得过优异成绩
在智能语音、计算机视觉、自然语言处理等相关方向有较丰富的实际系统研究和开发经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接参与行业大模型等前沿AI技术的研究与开发，技术成长空间大
- 科大讯飞在AI领域有深厚积累和行业影响力，平台资源丰富
- 工作涉及从研究到业务落地的完整链条，能培养全面的技术视野和工程能力
- 将研究成果转化为稳定可靠的业务系统，需要解决工程化过程中的诸多实际问题
- 作为校招岗位，可能需要在较短时间内适应从学术研究到工业界研发的转变
- 适合对人工智能研究有浓厚兴趣，具备扎实的编程和算法基础，有志于将AI技术应用于实际行业场景的应届毕业生
缺点 / 挑战
- AI技术迭代迅速，需要持续学习以跟上前沿动态，可能面临较高的技术挑战
角色解读
- 从算法工程师起步，深入技术钻研，可成长为高级AI研究员或算法专家
- 积累业务落地经验后，可向技术管理方向发展，负责AI项目或团队
- 专注于行业大模型细分领域，成为该方向的领域专家，推动技术在垂直行业的创新应用
- 研究人工智能领域的前沿技术，并将其转化为可工程实现的算法
- 针对行业大模型方向，设计并优化核心算法，确保技术方案能有效落地
- 将开发的算法和系统应用到实际业务场景中，推动技术价值在业务中的实现与推广
- 扎实的深度学习理论基础，熟悉常见算法如CNN、RNN、Transformer等
- 熟练使用至少一种深度学习框架（如Pytorch或TensorFlow）进行模型开发与训练
- 良好的编程能力，精通C/C++或Python，熟悉数据结构和Linux环境，能高效实现算法
申请策略
- 深入了解科大讯飞的核心技术方向和行业应用（如教育、医疗、智慧城市），思考技术如何结合业务
- 准备一份技术作品集（如GitHub链接、项目演示），在面试中直观展示你的编码和研究能力
- 突出在校期间的AI相关项目经历、研究论文或竞赛成果，展示技术深度
- 详细描述使用深度学习框架（如Pytorch/TensorFlow）进行模型开发、训练和优化的具体经验
- 强调C/C++或Python的编程能力，可以列举有挑战性的代码项目或开源贡献
- 系统复习和深化对Transformer、大模型等前沿技术的理解，阅读相关经典论文
- 通过实践项目进一步提升使用深度学习框架解决实际问题的能力，如参与Kaggle比赛或复现论文
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化地讲述项目经历，突出个人贡献和成果
- 回答技术原理问题时，先阐述核心概念，再结合具体应用或代码实现进行说明，展现理论与实践结合
- 面对开放性问题（如技术落地），可以分步骤阐述思路：需求分析、技术选型、实现方案、评估与优化
- 请介绍一个你参与过的AI研究或项目，重点说明你遇到的挑战和解决方案
- 解释一下深度学习中的反向传播算法原理，或者某个具体模型（如Transformer）的工作机制
- 你如何将一个学术论文中的算法转化为可落地的工程代码？请举例说明
- 如果让你负责一个行业大模型在特定业务场景的落地，你会考虑哪些关键因素？
- 复习机器学习、深度学习的基础理论，重点关注大语言模型、自然语言处理或计算机视觉（根据职位方向）
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活60
使命价值80
薪资福利
70中等
作为上市公司的校招岗位，薪资福利体系相对规范，但具体待遇未在JD中披露，对薪资的满足程度取决于实际 offer。
薪资信号未披露（AI估算：1千–1.5万/月）
成长发展
85较高
职位聚焦于AI前沿技术研究与工程化，技术栈先进，且能深入行业应用，对技能成长和职业发展有很好的支撑。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、Pytorch、TensorFlow、自然语言处理、大模型
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确提及工作模式、办公地点类型或工作生活平衡相关信息，无法评估其便利性。
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
人工智能是当前高速增长的技术赛道，致力于行业大模型研究具有明确的行业应用前景和技术价值。
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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