【研发中心】2027届智能算法工程师(J24406)

优缺点分析

角色解读

• 在研究院内，可沿着算法工程师→高级算法工程师→技术专家或技术管理路径发展
• 有机会参与国际前沿技术预研和国家级项目，积累丰富的行业落地经验，成为视觉算法领域的专家
• 可向大模型、多模态等新兴技术方向拓展，保持技术竞争力
• 负责视频和图像相关的智能算法（如目标检测、跟踪、识别）的调研、设计与开发
• 根据学术文献和前沿技术，进行算法实现、优化和迭代，确保算法在业务场景中的落地效果
• 与团队协作，参与算法模型的训练、评估和部署，并持续跟踪业界最新技术动态
• 扎实的计算机视觉、图像处理、模式识别和机器学习理论基础
• 熟练掌握C/C++和Python，具备良好的数学功底和英语文献阅读能力
• 熟悉至少一种深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），并有相关项目经验
• 对目标检测、跟踪、识别等至少一种算法有深入理解，并有实际项目经验

申请策略

• 关注大华股份校园招聘官网和宣讲会，了解具体招聘流程
• 在面试中展现对算法研究的热情和解决问题的能力
• 重点突出计算机视觉相关的项目经历，尤其是目标检测、跟踪等方向的实践
• 强调对深度学习框架（如PyTorch）的底层理解和使用经验
• 展示数学功底和英语文献阅读能力，如相关课程成绩或论文发表
• 如果有大模型或AI落地项目经验，务必突出
• 系统复习计算机视觉、机器学习核心概念，并熟悉常用算法
• 深入理解至少一个深度学习框架的底层实现，并尝试进行模型优化

面试指南

• 项目介绍：采用STAR法则，清晰描述项目背景、任务、行动和结果，突出个人贡献
• 技术问题：先阐述核心概念，再结合项目或实例说明，展示深度理解
• 开放性问题：结合行业趋势和个人思考，展现对技术的热情和洞察力
• 请详细介绍一下你做过的一个目标检测项目，包括技术选型和遇到的挑战
• 如何理解PyTorch的自动求导机制？
• 谈谈你对大模型在计算机视觉领域应用的理解
• 如何解决模型过拟合问题？
• 你如何看待算法在安防行业中的落地？