美图
C++ 研发实习生（算法工程方向）/ C++ R&D Intern (Algorithm Engineering)（深圳）
C++ 研发实习生（算法工程方向）/ C++ R&D Intern (Algorithm Engineering)（深圳）
发布于 大约 8 小时前实习/见习
深圳市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
软件工程
深度学习
性能优化
CUDA
图形渲染
TensorRT
AR
算法工程
ARM NEON
AI 估算 · 4k–8k
实习生薪资，大厂标准约为4-8K/月，考虑深圳消费水平，中位数6K
职位详情
关于这个职位
这是一个面向2026年暑期实习的C++研发岗位，加入美图影像研究院（MT Lab），参与核心AI底层基础设施与前沿交互应用的研发
你将构建从底层算子优化到AR渲染的全链路系统，将计算机视觉与AIGC理论转化为亿级用户的影像体验，优秀者有机会获得留用
最低要求
● 教育背景：本科及以上学历在读，计算机、人工智能、数学、电子等相关专业
● 计算机基础：具备极度扎实的计算机科学基础，深入理解数据结构与算法、操作系统体系结构及计算机原理
● C++ 编程能力：熟练掌握 C/C++，具备优秀的系统级开发、性能 Profiling 与复杂问题 Debug 能力，代码风格优雅
● AI Native 心态：习惯并热衷于利用大模型等 AI 工具辅助开发
● 算法好奇心：能够从底层架构视角洞察 AI 模型的工作原理，有志于成长为“懂算法”的全栈工程师
● 沟通与内驱力：具备良好的沟通能力，能清晰阐述技术权衡
有独立解决前沿工程难题的内驱力
工作职责
● 算法平台研发：参与 AI 算法中台及基础设施的架构设计与 C++ 开发，构建支撑海量数据与大模型的高效训练、自动化评测与部署工具链
● 前沿 AR 研发：参与跨平台 AR 特效引擎及图形渲染的底层研发，配合设计师打造创新 AR 特效，并对渲染相关技术进行前瞻性研究
● 极限算法调优：深入 AI 落地“最后一公里”，负责深度学习模型在异构硬件（移动端/PC/服务端）上的极限性能调优，涵盖算子优化、内存管理及并发加速
● 全栈工程协作：与顶尖算法研究员深度协作，以全栈视角理解复杂 AI 逻辑，设计高可用、高扩展的工程架构，加速 AI 能力的业务化落地
优先资格
● 底层优化经验：熟悉 ARM NEON 汇编、CUDA/OpenCL 编程，或有 TensorRT、NCNN 等推理框架实战经验
● 图形学背景：熟悉计算机图形学，有 OpenGL、Vulkan 或 Metal 等底层图形 API 开发经验
● 开源与竞赛：在 GitHub 相关生态中有实际 PR 贡献，或在 ACM/ICPC、NOI 等高水平算法竞赛中获得过优异成绩
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 参与核心AI基础设施研发，技术栈前沿（C++、CUDA、AR、深度学习），对个人技术成长极大
- 产品覆盖亿级用户，工作成果能直接产生影响力，成就感强
- 团队为美图影像研究院，技术氛围浓厚，与顶尖算法研究员协作，学习机会多
- 表现优秀有留用机会，是进入AI大厂的优质跳板
- C++底层开发门槛高，需要扎实的计算机基础和强大的问题解决能力
- AI工程领域竞争激烈，需要持续学习和自我驱动
- 适合C++基础扎实、对AI底层工程与AR技术有浓厚兴趣、渴望在顶级团队快速成长的计算机相关专业在校生
缺点 / 挑战
- 实习期至少5个月，全职投入，对学业安排有较高要求
角色解读
- 从实习生起步，若表现优秀可获留用，正式成为MT Lab核心工程师
- 向全栈AI工程专家发展，既懂算法又懂工程，能独立完成从底层优化到上层应用的全链路开发
- 未来可成长为AI基础设施架构师或AR/图形学方向的资深工程师
- 参与AI算法中台及基础设施的架构设计与C++开发，构建支撑海量数据与大模型的高效训练与部署工具
- 参与跨平台AR特效引擎及图形渲染的底层研发，配合设计师打造创新AR特效
- 负责深度学习模型在移动端、PC和服务端上的极限性能调优，包括算子优化、内存管理和并发加速
- 与顶尖算法研究员协作，以全栈视角设计高可用、高扩展的工程架构，加速AI业务落地
- 极度扎实的计算机科学基础：数据结构、算法、操作系统、计算机原理
- 精通C/C++，具备系统级开发、性能优化和复杂问题调试能力，代码风格优雅
- 习惯使用大模型等AI工具辅助开发，具备AI原生心态
- 较强的沟通能力与内驱力，能独立解决前沿工程难题
申请策略
- 在简历和面试中突出自己对AI model底层原理的理解和好奇心，而不仅是工程能力
- 了解美图产品（如美图秀秀）中的AI和AR功能，思考如何从技术角度优化
- 重点突出C++项目经历，尤其是涉及性能优化、系统级开发或图形学相关的项目
- 展示算法竞赛、开源贡献或底层优化经验（如CUDA、ARM NEON、推理框架）
- 强调使用AI工具辅助开发的实践和成果，体现AI原生思维
- 如果有计算机视觉或图形学相关研究/项目经历，务必列出
- 提前学习CUDA编程、ARM NEON汇编或TensorRT/NCNN等推理框架
- 了解计算机图形学基本概念，尝试使用OpenGL/Vulkan开发简单示例
面试指南
- 对于技术问题，先清晰定义问题，然后从原理出发给出解决方案，最后结合实际经验举例
- 对于优化问题，遵循“测量-分析-优化-验证”的循环，强调对性能瓶颈的定位和针对性优化
- 对于项目经历，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，突出个人贡献和量化成果
- 请解释C++中的虚函数机制和内存布局，并举例说明何时使用virtual
- 如何优化一个深度学习模型在移动端的推理速度？请从算子、内存、线程等方面阐述
- 你是否有使用CUDA或OpenCL进行并行计算的经验？请描述一个具体项目
- 谈谈你对渲染管线的理解，OpenGL中顶点着色器和片段着色器分别做什么
- 请描述你使用AI工具（如GitHub Copilot、ChatGPT）辅助开发的一次经历
职位点评
62
综合评分
美图MT Lab核心AI实习，前沿技术栈，有留用机会，但要求全职现场且工作强度可能较高。
更适合这类人
最适合追求技术成长和职业发展的求职者，愿意在实习期高强度学习并争取留用。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利50
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
50较低
实习薪资未明确，但作为大厂实习通常有竞争力，福利可能包括餐补等，但整体薪资水平有限。
薪资信号未披露（AI估算：4K-8K/月）
成长发展
90较高
该职位技术栈前沿（C++、CUDA、AR、深度学习），涉及AI底层基础设施，有留用机会，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、AI、深度学习、AR、图形学、性能优化、CUDA、ARM NEON、TensorRT
成长机会留用机会、表现优秀者将有机会获得留用
业务类型profit_center
工作生活
40较低
全职实习5个月以上，仅现场办公，未提及弹性工作或WLB，深圳工作通勤可能较长。
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
70中等
AI影像赛道高速增长，产品影响亿级用户，有一定社会价值，但使命导向不明确。
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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