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Senior Machine Learning Engineer - AI Effects and Editing
立即应聘

Senior Machine Learning Engineer - AI Effects and Editing

发布于 1 天前

普通员工/个人贡献者

北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
不限
机器学习工程
Coreml
Diffusion
Glsl
Go
Lora
Mediapipe
Nnapi
Opengl
计算机视觉

AI 估算 · 35k–60k

资深机器学习工程师，AI特效方向，技术壁垒高，北京一线大厂，薪资竞争力强。

职位详情

关于这个职位

作为可画视频特效团队的资深机器学习工程师，你将负责设计、微调并部署图像和视频AI特效模型，涵盖LoRA训练、端侧推理优化和后端服务搭建

你将连接研究与产品，将前沿生成式AI技术应用于数亿用户的实时视频编辑工具中，与跨学科团队协作推动创新

最低要求

拥有计算机图形学、计算机视觉或计算机动画的学术或项目经验，熟悉以下一项或多项：数值方法、几何处理、物理仿真、角色动画、生成模型（GAN、VAE）或移动端图像处理

有实际微调并部署视觉模型的经验，尤其是面向实时或流媒体场景
熟悉 LoRA 训练、模型量化与剪枝，以及端侧推理优化方法
理解图像/视频模型与视觉渲染管线的集成方式
具备后端开发能力（如 Python 或 Go）及模型服务架构经验
熟悉计算机图形 API（如 OpenGL / OpenGLES）及 Shader 开发（GLSL / HLSL）
兼具研究探索精神与快速产品落地的思维方式
具备良好的英文沟通能力

工作职责

设计、微调并部署用于图像与视频 AI 特效的机器学习模型

构建稳健的训练流水线，支持 LoRA 微调、量化后处理及推理优化
开发并集成端侧 ML 推理能力（如MediaPipe、 CoreML、NNAPI 等），提升移动设备运行效率
搭建可扩展的后端服务，用于模型部署、特效资产管理及实时渲染
利用 Diffusion 模型、计算机视觉与 Shader 技术，原型化并验证创新 AI 特效
与设计与工程团队紧密合作，将创意想法转化为用户可交互的产品功能
跟踪生成式 ML、实时图形与视觉特效领域的行业动态，推动产品创新

优先资格

有 AI 特效工具、视频后期制作或多媒体 ML 应用经验者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 接触前沿生成式AI和端侧部署技术，技术成长曲线陡峭
  • 跨学科团队协作，能同时提升算法、工程和产品思维
  • 上市巨头，薪资福利有竞争力，平台稳定
  • 实时性能要求高，优化调优工作复杂且需要耐心
  • 跨时区沟通可能较多，对英文沟通要求高

缺点 / 挑战

  • 身处国际头部创意平台，拥有海量用户场景和真实业务挑战
  • 技术栈宽泛，需要同时掌握算法、图形学、后端和端侧开发，学习压力大
  • 适合喜欢挑战、热爱AI与图形技术结合，希望在创意工具领域深耕的资深工程师

角色解读

  • 从MLE成长为技术专家，深耕生成式AI与多媒体渲染领域
  • 有机会带领技术方向，成为跨团队的技术负责人
  • 进入AI创意工具赛道，未来可转向产品技术管理或创业
  • 设计并部署图像/视频AI特效模型，如LoRA微调和Diffusion应用，推动产品创新
  • 开发端侧ML推理能力（MediaPipe、CoreML等），优化移动端实时性能
  • 搭建后端服务与渲染管线，保证模型高效服务与资产管理
  • 与设计、工程团队协作，将前沿技术转化为用户可用的创意工具
  • 扎实的计算机视觉与图形学基础，熟悉数值方法、几何处理或物理仿真
  • 熟练使用Python/Go，掌握模型训练、量化、剪枝及端侧部署流程
  • 熟悉OpenGL/GLSL等图形API，能编写Shader并集成渲染管线
  • 具备英文沟通能力，能在跨学科团队中高效协作

申请策略

  • 关注Canva的产品理念和视频编辑业务的用户价值，在面试中展现热情
  • 准备一个完整的项目案例，从问题定义到上线效果，突出个人贡献
  • 突出视觉模型微调与部署的完整项目经验，尤其是实时或流媒体场景
  • 详细描述LoRA训练、模型量化或端侧优化方面的具体成果
  • 展示计算机图形学或Shader开发相关作品集
  • 强调跨团队协作和产品落地案例，体现工程思维
  • 补充学习MediaPipe、CoreML等端侧框架的实际应用
  • 练习GLSL/HLSL shader编写，理解渲染管线

面试指南

  • 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出量化指标
  • 强调技术选型权衡和工程落地细节，展示深度思考
  • 提及你对AI特效产品化的理解，体现用户视角
  • 请介绍一个你从头到尾完成的视觉模型微调项目，如何优化推理速度？
  • 如何在移动端部署神经网络模型？你使用过哪些工具和优化技巧？
  • 请解释LoRA训练的原理，它的优势和改进空间是什么？
  • 如何将Shader与ML结合实现实时特效？能否举一个例子？
  • 你如何与设计师合作，将创意转化为可实现的技术方案？

职位点评

78
综合评分

前沿AI技术、大厂平台、薪资优厚，但工作强度可能较高，现场办公

从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。

更适合这类人
最适合追求技术前沿与职业成长的求职者，愿意接受现场办公和较高强度工作。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活60
使命价值75

薪资福利

80较高

作为上市巨头，可画提供有竞争力的薪资和福利，虽然JD未明确具体数额，但整体回报预期较高。

薪资信号未披露（AI估算：35K-60K/月）

成长发展

90较高

职位处于AI与多媒体前沿，涉及生成式模型、端侧推理等尖端技术，且JD明确提供学习发展机会，成长空间巨大。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Diffusion、LoRA、MediaPipe、CoreML、NNAPI、OpenGL、GLSL
成长机会掌握大规模发布创意型 ML 功能的能力、参与全流程产品创新、影响 Canva 智能创意工具的未来发展路径
业务类型ambiguous

工作生活

60中等

工作地点在北京，要求现场办公，JD未提及弹性或远程，节奏可能较快，但总体符合大厂常规。

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

75中等

公司使命是赋予用户视觉创作力量，产品影响力大，行业处于高增长期，但社会价值观中性。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号赋能每一位用户通过视频讲述引人入胜的视觉故事
创新程度积极采用新技术

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