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舍弗勒
AI视觉实习生Intern(太仓)
立即应聘

AI视觉实习生Intern(太仓)

发布于 大约 15 小时前

实习/见习

苏州市
无经验要求
实习生
仅现场办公
本科
实习与临时职位
PyTorch
计算机视觉
图像处理
TensorFlow
目标检测
分类
OCR
A100 Gpu

AI 估算 · 3k–5k

跨国企业AI实习岗位,技术前沿,但实习生薪资受地域和实习性质限制,太仓地区实习生薪资约3000-5000元/月。

职位详情

关于这个职位

该实习岗位聚焦AI视觉与深度学习,涉及目标检测、分类、OCR等算法开发与部署,使用A100 GPU

你将参与完整的视觉项目落地,从传统视觉到AI视觉,提升实践能力

最低要求

计算机、自动化、数学等相关专业,了解图像处理、计算机视觉理论基础,了解领域内常用算法,如图像中的特征提取、目标检测、分类等

本科或以上学历
熟悉python、C++等一种开发语言,了解Linux
熟悉至少一个开源框架(PyTorch\Tensorflow\Keras\Caffe)

工作职责

工作内容包含了传统视觉与AI视觉,涵盖整个视觉体系,并且与设备强关联

服务器配备A100显卡, 工作环境轻松自由
可以体验到AI项目落地的成就感
负责深度学习视觉算法的开发与性能提升,涉及的主要方向包含但不限于目标检测、分类等模型的开发、迭代
负责表面缺陷类算法的开发、迭代
负责OCR类算法的开发、迭代
负责模型的容器化管理与部署
负责部分传统工业视觉测试调试工作

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 使用高端GPU资源(A100),接触前沿AI视觉技术
  • 工作环境轻松自由,能体验项目落地的成就感
  • 跨国公司平台,规范流程和潜在转正机会
  • 涉及传统视觉和AI视觉双重内容,需要快速学习适应
  • 模型部署和容器化需要一定工程能力,对初学者有难度
  • 实习薪资偏低,太仓地区消费水平中等
  • 适合计算机视觉方向在校学生,希望积累工业AI项目经验、追求技术成长且能接受实习薪资的求职者

缺点 / 挑战

暂无明显挑战项

角色解读

  • 通过实习积累AI视觉全栈经验,可转向算法工程师或高级视觉工程师方向
  • 有机会接触完整工业项目,未来可往项目负责人或技术专家发展
  • 表现优异者可能获得转正机会,进入跨国公司正式岗位
  • 负责深度学习视觉算法(目标检测、分类、OCR等)的开发与性能优化,使用A100 GPU进行训练
  • 参与模型容器化管理与部署,以及部分传统工业视觉测试调试工作
  • 结合设备实际应用场景,推动AI视觉项目从开发到落地
  • 扎实的计算机视觉基础,熟悉目标检测、分类、OCR等算法
  • 熟练使用Python或C++,了解Linux环境
  • 掌握至少一种深度学习框架(PyTorch/TensorFlow/Keras/Caffe)

申请策略

  • 了解舍弗勒在工业视觉方面的业务,面试中展示对行业应用的理解
  • 主动询问项目细节和团队技术栈,体现积极性和匹配度
  • 突出计算机视觉相关项目经验,如目标检测、分类等
  • 强调编程能力(Python/C++)和深度学习框架使用经验
  • 如有GPU训练或模型部署经历,务必详细描述
  • 提前复习图像处理和深度学习基础,尤其是目标检测、OCR算法
  • 熟悉Docker容器化部署的基本操作

面试指南

  • 项目经验问题:用STAR法则(情境-任务-行动-结果)组织回答,突出技术难点和你的贡献
  • 技术对比问题:先给出客观对比(如易用性、性能、社区),再结合项目需求说明选择理由
  • 部署问题:强调从训练到推理的流程(模型导出、容器化、接口封装),注意工业场景中的实时性和稳定性
  • 请讲一下你做过的一个目标检测项目,包括数据集、模型选择和结果
  • 为什么选择PyTorch而不是其他框架?对比过性能吗?
  • 如何将训练好的模型部署到工业环境中?考虑过哪些因素?
  • 传统视觉和AI视觉的区别和应用场景是什么?
  • 你对OCR算法了解多少?说说常见的实现思路

职位点评

60
综合评分

跨国企业AI视觉实习,前沿技术栈,轻松自由工作环境,薪资一般。

更适合这类人
适合希望在AI视觉领域积累实战经验、追求技术成长的实习生。该岗位提供前沿技术和宽松环境,但薪资优势不明显。
表现最好
成长发展
相对薄弱
薪资福利
薪资福利30
成长发展80
工作生活70
使命价值60

薪资福利

30较低

该职位为实习岗位,薪资水平偏低(未明确公开),福利待遇未提及,补偿性动机满足有限。

薪资信号未披露(AI估算:3K-5K/月)

成长发展

80较高

岗位提供前沿AI视觉技术(A100 GPU)、深度学习开发与部署全流程,技术成长空间大,但未明确晋升通道。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C++、PyTorch、TensorFlow、Keras、Caffe、Linux、目标检测、分类、OCR、图像处理、计算机视觉、A100 GPU
业务类型ambiguous

工作生活

70中等

工作环境轻松自由,但需现场办公,未提及远程或弹性工时,生活方式满意度中等偏上。

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)
工作生活平衡工作环境轻松自由

使命价值

60中等

舍弗勒为稳定制造业巨头,AI视觉应用于工业场景,有一定社会价值,但非直接造福社会型岗位。

行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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