联想
Computer Vision Algorithm Researcher
Computer Vision Algorithm Researcher
发布于 大约 9 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公计算机视觉工程
计算机视觉工程
3D视觉
Opencv
Pytorch
多模态大模型
模式识别
深度学习
生成模型
计算机视觉
语义分割
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
联想研究院前沿算法岗，技术成长空间大，薪资面议，WLB一般。
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。
薪资怎么样
65K
比计算机视觉工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 500 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · 计算机视觉工程 · 85 个在招
职位详情
关于这个职位
作为联想研究院的计算机视觉算法研究员，你将专注于模式识别、深度学习等核心算法的研究与优化，并探索3D视觉、多模态大模型等前沿技术在业务场景中的落地
你将负责从算法设计、模型训练到生产部署的全流程，并持续跟踪顶级会议的最新成果，推动技术创新
该职位要求博士学历和5年以上相关经验，适合在计算机视觉领域有深厚积累的研究型人才
最低要求
教育背景：计算机科学、自动化、电子工程、人工智能或相关领域博士学位，具有扎实的理论基础
编程技能：精通Python
熟悉Linux开发、调试和部署
熟练使用OpenCV和PyTorch进行模型构建、训练和优化
算法专长：在模式识别、计算机视觉、传统机器学习和现代深度学习方面有扎实背景
项目经验：至少5年将分类器设计、语义分割、3D视觉、测量算子、鲁棒性分析、生成模型和多模态大模型应用于实际项目的经验
研究成果：在ICCV、CVPR、ICML、ICLR或NeurIPS等顶级会议发表论文
优先考虑第一作者或通讯作者论文
工作职责
深入研究模式识别、计算机视觉、传统机器学习和现代深度学习，负责核心算法的设计、开发、调试和迭代优化，确保准确性、效率和鲁棒性
主导或参与分类器设计、语义分割、3D视觉、测量算子开发和鲁棒性分析等项目，推动从算法设计、模型训练到生产部署的全生命周期
探索生成模型、多模态大模型和智能体技术在计算机视觉场景中的应用，进行技术预研和创新实践，解决复杂的实际业务挑战
使用Python、OpenCV和PyTorch等工具构建算法开发、测试和验证环境，完成算法原型、性能评估和迭代改进
跟踪ICCV、CVPR、ICML、ICLR和NeurIPS等顶级会议的最新研究，将前沿研究转化为业务应用，持续提升团队技术能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 联想作为跨国巨头，平台大，资源丰富，能接触真实业务场景
- 岗位聚焦前沿技术，如多模态大模型、生成模型，技术含量高，有利于个人成长
- 要求博士学历和顶级论文，团队整体水平高，学术氛围浓厚
- 对学术背景要求极高，竞争激烈，需要持续保持研究前沿
- 工作强度可能较大，需要平衡研究创新与业务落地
缺点 / 挑战
- 薪资水平较高，福利完善，工作稳定
- 作为研究员，可能面临技术转化压力，需要将研究成果转化为实际价值
- 适合在计算机视觉领域有深厚研究背景、热爱技术创新、愿意挑战复杂问题的博士人才
角色解读
- 在联想研究院可以深入前沿技术研究，成为技术专家或算法团队负责人
- 有机会将研究成果应用于实际业务，积累工业落地经验，向技术管理或产品方向转型
- 随着多模态大模型和智能体的发展，该领域人才需求旺盛，职业前景广阔
- 负责计算机视觉核心算法的研发，包括模式识别、语义分割、3D视觉等，从算法设计到模型训练和部署
- 探索生成模型、多模态大模型和智能体技术在视觉场景中的应用，进行技术预研和创新实践
- 构建算法开发环境，使用Python、OpenCV、PyTorch等工具进行原型开发、性能评估和迭代优化
- 跟踪顶级会议最新研究，将前沿技术转化为业务应用，提升团队技术能力
- 精通Python，熟悉Linux开发环境，熟练使用OpenCV和PyTorch进行模型构建、训练和优化
- 扎实的模式识别、计算机视觉、传统机器学习和深度学习理论基础
- 有分类器设计、语义分割、3D视觉、测量算子、鲁棒性分析等项目的实际经验
- 在ICCV、CVPR等顶级会议发表过论文，具备较强的研究能力
申请策略
- 了解联想研究院的当前研究方向，在面试中展示你的研究兴趣与团队方向的契合度
- 准备技术演讲，清晰阐述你的研究成果和实际应用价值
- 突出博士研究方向，以及发表的顶级会议论文，尤其是第一作者或通讯作者论文
- 详细描述在分类器设计、语义分割、3D视觉等项目的实际经验，强调算法落地成果
- 展示Python、PyTorch、OpenCV等工具的使用熟练度，以及Linux环境下的开发经验
- 如有生成模型、多模态大模型相关经验，务必突出
- 如果对多模态大模型或智能体技术不熟悉，可提前学习相关框架和应用
- 加强3D视觉和鲁棒性分析方面的知识，可阅读最新论文
面试指南
- 对于研究类问题，采用STAR法则：背景、任务、行动、结果，突出创新点和实际效果
- 对于技术方案问题，先明确问题，再提出多种方案，分析优缺点，最后给出选择理由
- 对于前沿技术问题，展示对最新论文的理解，并结合实际场景提出应用设想
- 请介绍你在计算机视觉领域的研究成果，以及如何应用到实际业务中？
- 如何设计一个鲁棒性强的语义分割模型？请描述你的思路
- 你如何看待多模态大模型在计算机视觉中的应用？
- 在模型部署时，如何平衡精度和性能？
- 请描述一个你遇到的技术难题，以及你是如何解决的
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
联想作为上市公司，薪资水平较高，福利完善，但具体薪资未披露，需面议。
薪资信号面议 (50K-80K/月)
成长发展
90较高
该职位聚焦前沿技术，要求博士学历和顶级论文，提供强大的技术成长空间，且处于AI技术前沿。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈计算机视觉、深度学习、PyTorch、OpenCV、3D视觉、多模态大模型、生成模型
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在北京，可能位于科技园区，通勤可能较长，JD未提及弹性工作或WLB，工作强度可能较大。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
联想作为科技巨头，业务广泛，技术应用能带来实际价值，但社会影响力中性。
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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