科大讯飞
AI研究算法工程师-机器人视觉感知方向(J13377)
AI研究算法工程师-机器人视觉感知方向(J13377)
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
合肥市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
3D点云
Detr
Pytorch
Resnet
Vit
Yolo
图像分割
机器人视觉
目标检测
AI 估算 · 20k–30k
科大讯飞上市大厂，硕士校招起薪较高，合肥生活成本适中，视觉算法岗位竞争激烈但薪资有竞争力。
职位详情
关于这个职位
该职位专注于机器人视觉感知领域的AI算法研究，涉及图像分割、目标跟踪、3D点云处理等前沿技术
你将负责设计、开发和优化视觉算法，并参与相机硬件的选型与标定
适合计算机视觉方向的研究生，能接触到从模型训练到工程部署的全流程
最低要求
具有计算机科学、电子工程或相关专业全日制硕士及以上学历
熟悉相机sensor工作原理、相机基本参数及标定, 了解图像质量的主客观评估标准
熟悉主流的神经网络架构(ResNet、ViT等)， 目标检测算法(如YOLO、DETR等)， 语义分割算法(Mask2Former、SAM等)
熟练掌握pytorch等框架，熟悉常见的深度学习模型，并掌握相关的实现、训练、调优、部署等工作
工作职责
设计、开发、优化视觉算法，例如图像分割、目标跟踪、3D点云聚类、识别、OCR、姿态估计等
相机硬件的选型、调试和标定等相关工作
优先资格
熟悉OCR算法、6D物体位姿估计算法优先
熟悉C++/C和Python编程语言，具备良好的编程习惯和较好的工程化能力者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 科大讯飞作为AI龙头企业，平台大、资源丰富，能接触到前沿的机器人视觉项目
- 视觉算法方向市场需求旺盛，职业发展空间大，薪资涨幅可观
- 合肥生活成本较低，员工归属感强，大厂福利完善
- 算法岗位竞争激烈，对学术能力和实践能力要求高，需要持续学习
- 工作内容偏研究和开发，项目节奏可能较快，需要适应一定的加班
- 涉及硬件选型与调试，对跨领域知识有要求
- 适合对计算机视觉有浓厚兴趣、具备扎实深度学习基础的硕士及以上应届生，追求技术深度和大厂平台
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向高级算法工程师或技术专家发展，主导核心视觉模块研发
- 有机会转向机器人系统集成或自动驾驶等更高阶领域
- 在科大讯飞内部可横向切入语音、NLP等其他AI方向，拓宽技术面
- 设计并实现机器人视觉感知相关的算法，如图像分割、目标跟踪、3D点云处理等
- 负责深度学习模型的训练、调优和部署，保证算法在实际场景中的性能
- 参与相机硬件选型和标定工作，确保视觉系统整体精度
- 扎实的计算机视觉和深度学习基础，熟悉主流网络结构和算法
- 熟练使用PyTorch框架，具备模型训练和调优经验
- 了解相机成像原理和标定方法，有工程化思维
- 良好的编程能力，掌握Python和C++/C优先
申请策略
- 提前了解科大讯飞在机器人视觉方向的产品（如讯飞机器人），面试时展现对业务的理解
- 准备1-2个技术深度项目，能清晰讲解算法设计和改进点
- 突出视觉相关项目或论文经历，尤其是图像分割、目标检测、3D点云等方向
- 强调PyTorch使用经验和模型调优细节，展示工程化能力
- 如有相机标定或硬件相关经验，务必提及
- 体现竞赛获奖或开源贡献，彰显技术热情
- 深入复习ResNet、ViT、YOLO、DETR等模型原理和实现细节
- 动手练习使用PyTorch完成一个完整的视觉项目，包括训练、评估和部署
面试指南
- 对于算法原理题，先概括核心思想，再逐步深入细节，可结合公式或伪代码
- 对于工程问题，先分析瓶颈，再提出多种解决方案并权衡优劣
- 对于开放性问题，结合自身项目经验，展示思考过程和迭代优化能力
- 请详细讲解YOLO系列目标检测算法的演变和核心改进
- 如何评估图像质量？相机标定的目的是什么？
- 在PyTorch中如何实现自定义数据加载器和训练循环？
- 简述Transformer在视觉任务中的应用（如ViT、DETR）
- 如果模型在部署时推理速度慢，你会如何优化？
职位点评
76
综合评分
科大讯飞合肥校招，视觉算法前沿技术，大厂平台好，仅现场办公。
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、愿意在视觉算法领域深耕的校招生，对工作生活平衡要求不太苛刻。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
70中等
科大讯飞上市大厂，薪资福利有竞争力，硕士校招起薪合肥中上水平，但未明确年终奖等细节。
薪资信号未披露（AI估算：20K-30K/月）
成长发展
90较高
岗位聚焦机器人视觉前沿技术，涉及多种主流和先进算法，能快速提升技术深度和广度。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈YOLO、DETR、ResNet、ViT、Mask2Former、SAM、PyTorch、3D点云、OCR、6D位姿估计
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
仅现场办公，科大讯飞合肥总部工作环境良好，但未提及弹性工作或远程选项。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
机器人视觉是AI重要应用方向，具有技术推动价值，但JD未明确社会使命。
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
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