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AI研究算法工程师-计算机视觉方向(J13378)
AI研究算法工程师-计算机视觉方向(J13378)
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
合肥市 / 广州市
初级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Pytorch
Tensorflow
图像处理
模式识别
深度学习
研究论文
计算机视觉
AI 估算 · 18k–25k
科大讯飞上市大厂，校招算法岗薪资竞争力强，合肥/广州/成都生活成本适中，月薪预计18-25K。
职位详情
关于这个职位
作为科大讯飞的AI研究算法工程师（计算机视觉方向），你将负责前沿AI技术的研究与工程实现，并推动核心算法和系统方案在业务中落地
该岗位面向硕士及以上学历的应届生，要求具备扎实的深度学习和计算机视觉理论基础，熟练掌握PyTorch或TensorFlow等框架，同时具备较强的编程能力
加入后你将参与计算机视觉领域的技术创新，有机会在顶级会议发表论文并应用于实际场景
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AI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
- 科大讯飞是AI领域头部公司，平台资源丰富，能够接触大规模真实业务数据
- 计算机视觉方向需求旺盛，技术积累有助于长期职业发展
- 有机会发表顶级会议论文，提升学术影响力
- 算法落地过程中可能遇到工程化难题，需要较强的实践能力
- 适合对计算机视觉有浓厚兴趣、具备扎实理论基础和实践能力的应届硕士或博士，希望在大平台快速成长
缺点 / 挑战
- AI研究竞争激烈，对论文和竞赛成果有较高要求，需要持续高强度学习
角色解读
- 技术路线：从算法研究员到高级算法专家，再到首席科学家
- 管理路线：担任技术团队负责人，带领小组攻克技术难题
- 跨领域发展：向自然语言处理、多模态等方向拓展，成为全栈AI人才
- 研究计算机视觉领域的前沿AI算法，包括目标检测、图像分割、视频理解等方向
- 将研究成果转化为工程实现，开发高性能的算法模块并集成到产品中
- 与团队合作推动算法在智能语音、智慧教育等业务场景的落地和优化
- 扎实的深度学习理论基础，熟悉CNN、Transformer等主流模型
- 熟练使用PyTorch或TensorFlow进行模型训练和调优
- 具备C/C++或Python的较强编程能力，能高效实现算法
申请策略
- 关注科大讯飞在智慧教育、医疗等领域的CV应用，在面试中展示业务理解
- 提前准备学术论文的深度讲解，展现研究能力
- 突出发表的论文、参与的AI项目或竞赛成绩，尤其是CV相关成果
- 详细描述使用深度学习框架的具体经验，包括模型优化和部署
- 强调编程能力，特别是C/C++和Python的实际项目代码量
- 补充强化学习或生成式模型知识，以应对多模态趋势
- 熟悉模型量化、剪枝等轻量化技术，增加工程落地竞争力
面试指南
- 对于技术问题，先明确问题背景，再分步骤提出方案，最后总结效果
- 对于项目经历，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化表达
- 对于开放性问题，体现逻辑思考和创新意识，可以引用经典文献
- 请简述你参与过的一个计算机视觉项目，包括算法选型和性能指标
- 如何解决目标检测中的小目标问题？
- 对比ResNet和Transformer在视觉任务中的优缺点
- 训练深度学习模型时，如何处理过拟合和欠拟合？
- 如果你提出的算法效果不如baseline，你会怎么分析改进？
职位点评
70
综合评分
科大讯飞CV算法校招岗，前沿技术、高成长性，但工作强度未知、无明确WLB信号。
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学术成就的应届生，愿意在AI领域深耕。
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40
使命价值65
薪资福利
70中等
薪资属于行业偏上水平，但JD未明确福利，补偿性动机满足中等。
薪资信号未披露（AI估算：18K-25K/月）
成长发展
90较高
前沿技术研究岗位，有论文发表机会，技术成长空间大，发展性动机强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈计算机视觉、深度学习、PyTorch、TensorFlow、目标检测、图像分割
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
仅现场办公，未提及弹性工作制，地点在多个城市但需坐班，生活便利性一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
65中等
AI行业高速增长，但岗位聚焦技术本身，社会使命表达不明确。
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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