苹果
Computer Vision/Machine Learning Engineer (Photography Intelligence)
Computer Vision/Machine Learning Engineer (Photography Intelligence)
发布于 大约 3 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Machine Learning
VLM
MLLM
Visual Reasoning
AI 估算 · 35k–60k
苹果资深AI工程师，北京，硕士/博士要求，技能稀缺，市场竞争力强，薪资高。
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于苹果视频工程组织的中国视觉实验室，专注于研发设备端计算机视觉和机器学习技术，用于智能摄影和摄像
你将负责设计和实现理解场景及用户意图的机器学习系统，连接视觉感知、语义理解和决策智能，打造顶尖的摄影体验
工作涉及从研究到产品的全栈创新，并与跨功能团队协作
最低要求
M.S. or PhD in Electrical Engineering/Computer Science or a related field (mathematics, physics or computer engineering), with a focus on computer vision and/or machine learning
Rich experiences in video machine learning covering one of the topics: Computational Photography / Visual Reasoning Algorithms / VLM or MLLM / Camera Control
Proven prototyping skills and proficient in coding (C, C++, Python)
Excellent written and verbal communications skills, be comfortable presenting research to large audiences, and have the ability to work hands-on in multi-functional teams
工作职责
Design and implement machine learning systems that understand the scene as well as user intent before and during capturing photos or videos
Bridge visual perception, semantic understanding, and decision intelligence, enabling smart photography and videography experience
Balance research and product to deliver the highest quality, state-of-the-art experiences
Innovate through the full stack
Partner with cross-functional teams to influence what brings our vision to life and into customers hands
优先资格
Publications in top-tier conferences (e.g. NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ICCV, ECCV, SIGGRAPH)
Solid understanding and industry experiences on computational photography, visual perception or reasoning algorithms, MLLM, camera control pipeline, etc
Familiar with the challenges of developing algorithms that run efficiently on resource constrained platforms
Team oriented, result oriented, and self motivated
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 苹果顶级平台，技术影响力大，产品覆盖全球用户
- 接触前沿技术（VLM、MLLM、计算摄影），与顶尖团队合作
- 薪资福利优厚，职业发展空间大
- 工作内容兼具研究深度与工程实践，锻炼综合能力
- 对算法效率和设备端部署要求严苛，开发难度高
- 跨团队沟通频繁，对协作和表达能力要求高
缺点 / 挑战
- 需要快速跟进学术前沿并落地，学习压力大
- 适合对计算机视觉和机器学习有深厚兴趣，追求技术极致，喜欢挑战并希望将研究转化为实际产品的工程师
角色解读
- 技术专家路线：深耕计算机视觉/机器学习领域，成为计算摄影或视觉推理方向的权威
- 技术管理路线：积累跨团队协作经验，逐步转向技术主管或团队负责人
- 产品创新路线：结合苹果生态，主导新摄影体验从0到1的研发
- 设计和实现设备端计算机视觉与机器学习系统，用于智能摄影和摄像
- 研发计算摄影、视觉推理、多模态大模型等前沿算法，并优化在资源受限平台上的运行效率
- 与硬件、软件、产品团队紧密合作，将研究原型转化为产品功能
- 参与从概念到交付的全栈创新，平衡研究探索与产品落地
- 扎实的计算机视觉和机器学习理论基础，如目标检测、图像分割、多模态学习
- 精通 Python 和 C/C++，具备快速原型开发能力
- 熟悉计算摄影、视觉推理或 MLLM/VLM 等特定方向
- 良好的英语沟通和团队协作能力，能向大型听众展示研究成果
申请策略
- 了解苹果产品中摄影相关功能（如人像模式、夜景模式）的技术实现，准备相关见解
- 在面试中展现对技术与用户体验结合的思考
- 突出计算机视觉或机器学习相关的项目经验，尤其是计算摄影、视觉推理或VLM/MLLM方向
- 强调C/C++和Python编程能力，以及原型开发与性能优化的案例
- 如有顶级会议论文（CVPR、ICCV等），重点列出
- 展示跨团队协作或复杂系统设计的经历
- 补充多模态大模型（VLM/MLLM）和计算摄影的前沿知识
- 熟悉苹果设备端机器学习框架（Core ML）或移动端优化技术
面试指南
- 技术类问题：先阐明问题背景，再分步骤描述算法设计、实验验证、优化策略，最后总结成果和权衡
- 场景类问题：结合苹果产品生态，提出具体场景的解决方案，强调用户体验和工程可行性
- 请介绍一个你参与过的计算机视觉项目，如何设计模型并优化性能？
- 如何处理模型在设备端运行时的内存和功耗限制？
- 你对多模态大模型在摄影中的应用有什么看法？
- 如何平衡算法效果和计算复杂度？
- 复习经典计算机视觉算法和最新的Transformer、MLLM论文
- 准备2-3个个人项目的详细技术讲解，包括算法选型、实现细节和量化结果
职位点评
76
综合评分
苹果北京前沿AI研发岗，薪资优厚、技术顶尖，但WLB一般。
更适合这类人
适合追求技术成长和创新、能承受一定工作强度、不介意现场办公的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展95
工作生活50
使命价值75
薪资福利
85较高
苹果薪资水平在行业内具有很强竞争力，福利优厚，但JD未明确具体数字。综合看补偿性动机满足度高。
薪资信号未披露（AI估算：35K-60K/月）
成长发展
95较高
岗位涉及VLM、MLLM、计算摄影等前沿技术，苹果提供顶级研发环境，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Computer Vision、Machine Learning、VLM、MLLM、Computational Photography、Visual Reasoning、Camera Control
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
苹果北京为现场办公，未提及弹性工作或远程，可能需要一定强度的投入，WLB一般。
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
工作直接改善苹果产品体验，影响全球用户，但社会使命不明显，行业前景好。
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
Watch Jobs