安克创新
多模态大模型算法实习生（VLM/Omni方向）
多模态大模型算法实习生（VLM/Omni方向）
发布于 4 小时前实习/见习
实习生仅现场办公AI算法
AI算法
Llm
Pytorch
Vlm
场景理解
多模态大模型
行为识别
计算机视觉
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
前沿多模态技术、明确转正通道、社会价值高，但生活化激励不明确
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
1.0千
比AI算法中位数低
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 480 个在招 · 其中AI算法 4 个
市场机会
选择不多
杭州 · AI算法 · 3 个在招
职位详情
关于这个职位
安克创新招聘多模态大模型算法实习生，聚焦VLM/Omni方向在智能看护场景的应用
主要工作包括家庭环境语义理解、人体行为分析与意图识别算法研发，以及多模态数据集构建与模型训练优化
表现优秀者有机会直接转正
最低要求
专业背景：计算机、人工智能、电子信息、自动化等相关专业，硕士在读
技术基础：熟悉深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），有计算机视觉项目经验
熟悉目标检测、行为识别、场景理解等视觉算法
了解多模态大模型（CLIP/ViT/Transformer/LLM等）基本原理
有时序建模经验（LSTM/Transformer/3D CNN等）优先
工作职责
参与VLM/Omni多模态大模型在智能看护场景理解方向的算法研发，包括家庭环境语义理解、看护画面异常识别、安全风险预警等
参与人体活动行为分析与意图识别算法研发，包括行为分类、姿态估计、活动模式分析、意图理解等
负责多模态数据集的构建与治理，包括数据采集、标注体系设计、难例挖掘、合成数据生成等
参与多模态大模型的训练与优化，融合视觉、音频、文本等多模态信息，提升场景理解与行为分析能力
优先资格
加分项：
有智能看护、视频监控、行为分析等相关项目经验
有顶会论文发表或竞赛获奖经历
个人素质：具备良好的问题分析能力、团队协作精神和自驱力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 背靠上市公司安克创新，平台稳定且资源充足
- 聚焦VLM/Omni等前沿多模态方向，技术含金量高
- 拥有明确的校招转正通道，表现优异可直接锁定Offer
- 需要同时掌握CV和大模型知识，技术栈广度要求大
- 适合计算机/AI相关专业硕士在读学生，对多模态大模型和计算机视觉有浓厚兴趣，且有相关项目或论文经历的求职者
缺点 / 挑战
- 对硕士学历及特定专业背景有硬性要求，竞争门槛较高
- 智能看护场景的数据处理和模型落地具有一定挑战性
角色解读
- 从算法实习生起步，深入掌握多模态前沿技术
- 通过项目实战积累CV与大模型结合的经验，优秀者可转正成为正式算法工程师，向高级AI研究员方向发展
- 负责将多模态大模型应用于智能看护场景，如家庭环境理解和异常识别
- 开发人体行为分析与意图识别算法，涉及姿态估计和活动模式分析
- 构建和治理多模态数据集，并进行模型训练与优化
- 熟练掌握 PyTorch/TensorFlow 等深度学习框架
- 具备计算机视觉项目经验，熟悉目标检测和场景理解算法
- 了解 CLIP、ViT、Transformer 等多模态大模型原理
申请策略
- 关注安克创新在智能硬件领域的业务布局，理解其智能看护产品的应用场景
- 准备一些关于多模态融合技术的深度思考，以应对技术面试
- 突出硕士在读身份及相关专业背景
- 重点展示计算机视觉项目经验，特别是涉及目标检测、行为识别的项目
- 强调对多模态大模型（如CLIP、LLM）的理解和应用实践
- 加强 PyTorch 框架的深度使用能力
- 补充时序建模（如LSTM、3D CNN）相关知识
- 如果有顶会论文或竞赛奖项，务必详细整理并突出
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历
- 对于技术问题，先阐述基本原理，再结合具体场景说明应用思路，最后提及可能的优化方向
- 请介绍一个你参与的计算机视觉项目，你在其中承担的角色和技术难点是什么？
- 你是如何理解多模态大模型（如CLIP）的原理及其在多模态任务中的优势的？
- 在处理视频流的行为识别任务时，如何解决时序信息的建模问题？
- 如果让你设计一个智能看护场景下的异常识别系统，你会考虑哪些关键因素？
- 复习Transformer架构、Attention机制及多模态融合策略
- 回顾过往CV项目细节，准备好代码实现层面的问答
职位点评
薪资福利65
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
65中等
作为上市公司实习岗，薪资处于市场中上水平，但实习津贴绝对值有限；稳定性体现在转正机会上，但非正式员工身份仍有一定不确定性。
薪资信号未披露（AI估算：0.2–0.3千/月）
成长发展
90较高
职位聚焦VLM/Omni等前沿多模态技术，技术栈先进；提供系统的校招培养通道和转正机会，职业发展路径清晰，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈VLM、Omni、多模态大模型、PyTorch、Transformer、LLM、CLIP、ViT
成长机会人才培养与选拔通道、系统的培养与综合评估、直接获得校招转正机会、提前锁定正式校招席位
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未明确提及办公模式，通常研发类实习需坐班；地点在杭州滨江核心区，通勤可能便利；未提及加班情况，但研发项目可能有阶段性压力。
工作模式未明确
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
75中等
智能看护方向具有明显的社会价值，关乎老人/儿童安全与健康，正向社会影响力较高；属于智能家居细分领域，行业前景稳定。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号智能看护场景理解、安全风险预警
创新程度积极采用新技术
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