科大讯飞
AI研究算法工程师-多模态大模型方向(J13371)
AI研究算法工程师-多模态大模型方向(J13371)
发布于 大约 5 小时前普通员工/个人贡献者
合肥市 / 广州市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Pytorch
Tensorflow
多模态大模型
强化学习
自然语言处理
计算机视觉
预训练
AI 估算 · 20k–30k
科大讯飞校招硕士薪资在20k-30k/月，多模态大模型方向属于热门赛道，合肥和广州生活成本适中，综合市场行情估算。
职位详情
关于这个职位
该职位是科大讯飞面向校园招聘的AI研究算法工程师，专注于多模态大模型方向
你将参与计算机视觉与自然语言处理的跨领域研究，研发业界领先的多模态预训练和强化学习后训练技术，并应用于教育、医疗、汽车等行业
适合对前沿AI技术有浓厚兴趣、具备CV或NLP研究经验的硕士及以上学历同学
最低要求
具备硕士及以上学位，专业方向在计算机科学、信息技术、电子工程或相关领域
对前沿算法有深刻的认识和理解，有CV方向算法研究经历
精通至少一种编程语言，如Python、C++等
能够独立思考和解决问题，具备较强的分析能力和创新能力
具备良好的沟通能力和团队协作精神
工作职责
负责计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）的跨领域研究，独立完成代码实现和实验分析
研发业界领先的多模态大模型，研究多模态预训练、强化学习后训练等技术，面向教育、医疗、汽车等行业深度应用
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
此岗位为科大讯飞集团统一招聘岗位，人员通过简历筛选、初试、复试、终审等环节后录用
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 多模态大模型是当前AI最热门的方向，技术前景广阔，积累的经验在市场上极具竞争力
- 科大讯飞在语音和NLP领域有深厚积累，平台资源丰富，能接触到真实落地场景
- 校园招聘有完善的培养体系，导师制帮助新人快速成长
- 作为校招生，可能需要较快产出成果，工作节奏可能偏紧凑
- 适合对AI研究有强烈兴趣、具备CV或NLP背景、希望通过实际项目锻炼科研能力的硕士或博士应届生
缺点 / 挑战
- 研究型岗位对论文阅读和创新能力要求高，学术压力较大，需要持续学习
- 多模态研究涉及CV和NLP两个领域，知识面广，入门门槛较高
角色解读
- 技术路线：从算法工程师成长为多模态领域专家，主导核心模型的设计与迭代
- 管理路线：积累项目经验后转向技术Leader，带领团队攻克难题
- 跨领域拓展：结合公司业务（教育、医疗、汽车），成为行业AI解决方案专家
- 负责多模态大模型的算法研发，包括预训练、强化学习后训练等，解决CV与NLP的跨领域问题
- 独立完成代码实现和实验分析，验证算法的有效性，并针对教育、医疗、汽车等场景进行优化
- 跟踪前沿学术进展，将最新论文中的方法落地到实际系统中，提升模型性能
- 扎实的CV和NLP基础，熟悉Transformer、ViT、CLIP等经典模型架构
- 精通Python或C++，能够熟练使用PyTorch、TensorFlow等深度学习框架
- 具备独立研究和创新能力，能快速阅读并复现顶会论文
- 良好的沟通协作能力，能够与产品、工程团队高效配合
申请策略
- 关注科大讯飞的招聘流程，准备好从技术面到HR面的常见问题
- 了解公司业务方向（教育、医疗、汽车），思考你的研究如何与这些场景结合
- 突出与多模态、CV、NLP相关的项目经历或论文，详细描述你在其中的贡献和结果
- 列出掌握的深度学习框架和编程语言，强调实际动手能力
- 如果有竞赛获奖或开源项目经历，务必重点展示
- 提前学习多模态经典论文（如CLIP、BLIP、LLaVA等），并复现核心实现
- 练习使用PyTorch进行模型训练和调优，熟悉分布式训练工具
- 补充强化学习（RLHF）相关基础，了解其在多模态中的应用
面试指南
- STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出你的独立思考和创新点
- 对比解析：遇到技术问题时，可以比较不同方法的优劣，展示深度理解
- 项目导向：将理论知识与项目经验结合，说明如何落地
- 请介绍一个你参与过的多模态项目，包括方法、挑战和结果
- 解释Transformer在CV和NLP中是如何工作的，有什么区别？
- 如何设计一个多模态预训练模型？你会选择哪些训练目标和数据？
- 你对RLHF（基于人类反馈的强化学习）有什么理解？在多模态中如何应用？
- 从一篇顶会论文中，你学到了什么？如何将其应用到实际场景？
职位点评
72
综合评分
前沿多模态大模型研究岗，技术成长空间大，薪资有竞争力，但WLB一般。
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。
更适合这类人
最适合追求技术成长和前沿研究、能接受现场办公和一定工作强度的应届生。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
65中等
薪资在合肥和广州属于较高水平，但校园招聘起薪通常低于社招，且未明确提及福利。综合来看，补偿性动机满足程度中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：20K-30K/月）
成长发展
90较高
该职位专注于前沿的多模态大模型方向，公司有丰富的业务场景和培训资源，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态大模型、预训练、强化学习、CV、NLP、Transformer
成长机会统一招聘、培养计划
业务类型profit_center
工作生活
50较低
要求现场办公，未提及弹性工作或WLB信号，合肥和广州生活成本适中，但加班情况不明。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
AI教育、医疗、汽车行业具有社会价值，多模态技术有助于改善生活，但JD未明确使命导向。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号面向教育、医疗、汽车行业深度应用
创新程度积极采用新技术
科大讯飞 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs