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计算机视觉算法实习生 / Summer Intern- Computer Vision Algorithm （厦门）
计算机视觉算法实习生 / Summer Intern- Computer Vision Algorithm （厦门）
发布于 大约 8 小时前实习/见习
厦门市
无经验要求
实习生
仅现场办公
硕士
计算机视觉工程
Aigc
Diffusion Models
Gan
Pytorch
Vit
图像生成
深度学习
视频处理
计算机视觉
AI 估算 · 4k–8k
厦门计算机视觉算法实习岗，AIGC方向热度高，但实习薪资通常不高，结合行业水平估计在4-8K/月。
职位详情
关于这个职位
这是一份美图公司2026年暑期计算机视觉算法实习岗位，工作地点在厦门
你将参与深度学习、计算机视觉与AIGC方向的算法研究，专注于图像/视频生成、编辑、增强等核心视觉技术，并推动其落地到真实产品中
实习期5个月以上，表现优秀有机会获得留用
最低要求
计算机科学、人工智能、电子信息、数学等相关专业，硕士及以上学历（特别优秀的本科生亦可）
具备 CV 相关研究或项目经验，熟悉图像生成、分割、目标检测、人脸/人体技术或视频处理等至少一个子领域
熟练掌握 Python，熟悉 PyTorch 等深度学习框架，良好的数学与编程基础
对 AI 技术充满热情，熟练使用各种 AI 提效工具，持续关注 AIGC 前沿研究
具备良好的沟通能力和团队协作精神
工作职责
跟踪并探索 CV/AIGC 前沿技术，参与将相关技术应用到图像/视频生成、编辑、增强或视觉内容理解任务，持续提升模型效果
参与视觉模型（如 Diffusion Models、GAN、ViT 等）的算法设计、模型训练、微调与性能优化，推动下游影像功能落地
针对实际应用场景，设计并优化算法效果、效率与鲁棒性
核心代码实现，输出 Demo 或 SDK，根据产品反馈迭代优化
研究领域最新技术，撰写技术专利或论文（如有机会）
优先资格
在 CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS 等 CV/ML 相关顶级会议或期刊发表论文
了解 C++ 并有相关工程实践经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- AIGC是当前最热的技术赛道，实习经历含金量高
- 美图拥有大量影像应用场景，算法落地机会多，能积累真实业务经验
- 有机会与资深算法工程师合作，学习前沿技术并尝试发表论文
- 算法研究门槛高，需要扎实的理论基础和快速学习能力
- 竞争激烈，对口研究经验是重要筛选标准
- 适合对计算机视觉和AIGC有强烈兴趣、具备一定研究基础、希望在头部影像公司积累实战经验的在校硕士或优秀本科生
缺点 / 挑战
- 实习期需要全职投入5个月以上，时间成本较高
角色解读
- 从实习到转正，有机会成为美图视觉算法团队的核心成员
- 在AIGC方向深入发展，成为生成式视觉领域的专家
- 积累工业级模型落地经验，后续可在互联网、AI公司或研究所中担任算法工程师或研究员
- 跟踪计算机视觉和AIGC领域的最新研究，复现和改进前沿算法
- 参与图像/视频生成、编辑、增强等视觉任务的模型设计、训练和调优
- 将算法落地到实际产品中，编写核心代码，输出Demo或SDK，并根据反馈迭代
- 有机会撰写技术专利或论文，沉淀研究成果
- 扎实的Python编程能力，熟练使用PyTorch等深度学习框架
- 理解扩散模型、GAN、ViT等主流视觉模型的基本原理和训练技巧
- 具备至少一个CV子领域（如生成、分割、检测）的研究或项目经验
- 良好的数学功底（线性代数、概率论）和工程能力，能独立调试和优化模型
申请策略
- 了解美图的影像产品线，思考算法如何与产品结合
- 在面试中展现你对AIGC的热情和持续学习的能力
- 突出与CV/AIGC相关的科研项目或竞赛经历，写明你的具体贡献和结果
- 强调Python和PyTorch的使用经验，附上GitHub或技术博客链接
- 如果发表过论文或专利，一定要放在显眼位置
- 展示你对前沿技术的跟踪，如简略描述你看过的某篇最新论文及你的思考
- 提前熟悉扩散模型（如Stable Diffusion）的原理和代码实现
- 补强C++基础，因为加分项中提到C++工程经验
面试指南
- 用STAR法则描述项目：情境、任务、行动、结果，重点突出技术难点和你的思考
- 对于技术原理问题，先讲核心思想，再讲关键公式或步骤，最后结合实例说明
- 对于开放性问题，展示你的问题分解和方案比较能力，不要只给单一答案
- 请介绍一下你最熟悉的CV/AIGC项目，你负责哪部分？
- 解释扩散模型的训练和采样过程，以及如何加速推理？
- 如何解决过拟合？在图像生成任务中如何提升生成质量？
- 你如何跟踪AIGC领域的前沿研究？最近关注哪些论文？
- 如果让你实现一个图像编辑功能，你会怎么设计算法流程？
职位点评
68
综合评分
AIGC前沿算法实习，技术成长空间大，但薪酬未知且需现场办公。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
更适合这类人
最适合以技术成长和职业发展为首要目标，对AIGC充满热情，能接受实习薪资一般且愿意投入时间在厦门实习的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利45
成长发展88
工作生活50
使命价值72
薪资福利
45较低
实习薪资未披露，通常低于全职，但美图作为上市公司提供一定平台背书，整体补偿性一般。
薪资信号未披露（AI估算：4K-8K/月）
成长发展
88较高
AIGC领域前沿技术含量高，能接触工业级模型训练和落地，且表现优秀有留用机会，发展空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Diffusion Models、GAN、ViT、PyTorch、AIGC
成长机会留用机会
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
在厦门现场办公，未提及弹性或远程，实习强度可能较大，生活方式满足度中等偏低。
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
72中等
AIGC行业处于高速增长期，技术成就感强，但具体社会影响力不明显，整体意义感较好。
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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