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【2027届校招】深度学习模型开发工程师
【2027届校招】深度学习模型开发工程师
发布于 大约 9 小时前普通员工/个人贡献者
北京市 / 南京市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
硕士
机器学习工程
Ai芯片
Mmdetection
Pytorch
Tensorflow
模型优化
深度学习
量化压缩
Detectron2
AI 估算 · 20k–30k
校招硕士算法岗，AI芯片赛道，北京/南京薪资高，大厂待遇，15薪。
职位详情
关于这个职位
该职位面向2027届校招，负责深度学习算法框架的实现与优化，以及针对AI芯片的模型开发和极致性能优化，参与最新模型结构优化方法的研究与落地
适合对深度学习、AI芯片感兴趣的应届硕士
最低要求
计算机，自动化，电子信息等相关专业，硕士及以上学历
掌握Python，熟悉C/C++，了解常用数据结构及算法
熟悉常见深度学习模型（分类检测分割）的训练技巧
熟悉算法框架（mmdetection/detectron2等），有算法包开发经验优先
熟悉深度学习框架（PyTorch/TensorFlow等），有框架开发经验优先
工作职责
负责深度学习算法框架的实现和优化
负责针对AI芯片的公开模型的开发和部署
负责针对AI芯片的极致性能优化模型的探索，开发和部署
负责跟踪最新模型结构优化方法研究和落地
优先资格
熟悉模型量化压缩经验者优先
有模型结构优化经验,如nas等优先
了解从算法框架到工具链、编译器、芯片的基本运作模式
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 公司已上市，平台稳定，业务聚焦AI芯片，属于高速成长赛道
- 接触顶尖的AI芯片和深度学习优化技术，技术含量高，成长空间大
- 校招岗位，有系统的培养机制，有机会参与核心项目
- 对算法和底层优化的要求高，需要同时掌握模型训练和芯片部署知识
- 校招竞争激烈，对候选人综合素质要求高
- 适合对深度学习算法和AI芯片底层优化充满热情、具备扎实编程功底和自学能力的应届硕士
缺点 / 挑战
- 工作强度可能较大，需要持续跟进前沿技术，学习压力大
角色解读
- 从算法开发工程师起步，逐渐成为深度学习框架和AI芯片优化方向的专家
- 可向技术专家或技术管理双通道发展，未来可主导AI芯片算法工具链的设计与优化
- 随着自动驾驶、机器人等AI应用普及，该方向人才需求旺盛，职业前景广阔
- 负责深度学习算法框架（如mmdetection、detectron2）的实现与优化，提升训练和推理效率
- 针对地平线AI芯片开发并部署公开模型，确保模型在芯片上高效运行
- 探索极致性能优化模型，通过量化、剪枝、NAS等技术提升芯片利用率
- 跟踪和研究最新模型结构优化方法，推动技术在业务场景中落地
- 扎实的Python编程能力，熟悉C/C++，掌握数据结构与算法
- 熟悉常见深度学习模型（分类、检测、分割）的训练技巧和调参经验
- 熟练使用至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），了解框架底层实现更佳
- 对AI芯片、模型压缩、量化、NAS等方向有了解或兴趣
申请策略
- 在简历中强调你对AI芯片和深度学习优化的理解和兴趣
- 可以提前了解地平线的业务和产品，以便面试中展示匹配度
- 突出深度学习相关项目经历，尤其是模型训练和优化方面的实践
- 展示Python/C++编程能力，提供GitHub或算法竞赛经历
- 如果有使用PyTorch、mmdetection等框架开发经验，一定要重点描述
- 如果有模型量化、NAS等经验，放在显眼位置
- 提前学习模型量化、剪枝等压缩技术，了解AI芯片原理
- 熟悉PyTorch/TensorFlow的底层实现，尝试阅读框架源码
面试指南
- 回答技术问题时，可以遵循'项目背景-技术方案-效果与反思'的结构，突出你的思考和贡献
- 对于开放性问题，先明确问题核心，再分点阐述你的理解和思路，展现逻辑性
- 涉及优化问题时，可以从算法层面、系统层面、硬件层面等多角度分析，体现综合能力
- 请介绍一下你在深度学习模型训练中遇到的过拟合问题及解决方法
- 你如何理解模型量化？常用的量化方法有哪些？
- 如果要在AI芯片上部署一个检测模型，你会如何优化？
- 请解释一下mmdetection的架构和设计思路
- 你对AI芯片和算法框架结合的未来发展怎么看？
职位点评
75
综合评分
AI芯片大厂校招，前沿技术栈，成长空间大，但工作节奏可能较快。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
更适合这类人
该职位最适合追求技术成长和职业发展的求职者，尤其是对AI芯片和深度学习优化有浓厚兴趣的人。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展90
工作生活55
使命价值75
薪资福利
70中等
该职位为上市公司校招岗，薪资预计处于市场较高水平，但未在JD中披露具体福利和薪资，补偿性保障中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：20K-30K/月）
成长发展
90较高
该职位聚焦深度学习与AI芯片前沿方向，技术迭代快，培养体系完善，对个人长期发展非常有利。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、AI芯片、模型优化、量化、NAS、PyTorch、TensorFlow
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
职位要求现场办公，未提及弹性工作或远程，且AI优化方向可能涉及高强度攻坚，生活平衡较难完全保证。
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
AI芯片是人工智能核心基础设施，具有重要战略价值，工作带来的使命感和行业前景较好。
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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