万兴科技
算法实习生
算法实习生
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公AI算法
AI算法
Aigc
Cuda
Pytorch
Tensorrt
大模型
深度学习
算法工程化
音视频算法
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
前沿AI技术实习、高成长潜力、长沙高性价比、侧重工程落地能力
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
8.0千
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 190 个在招
市场机会
选择不多
长沙 · AI算法 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
万兴科技招聘2028届硕士及以上算法实习生，涵盖音频、图像、工程化及Agent四大方向
主要负责AI音视频生成、大模型推理优化及Agent组件研发，需具备Python编程能力及深度学习框架实战经验，推动技术产品落地
最低要求
届硕士研究生及以上学历，计算机、电子信息、信号处理、图像处理等相关专业
熟悉深度学习与大模型基本原理，具备算法研发、复现与工程落地能力
熟练掌握 Python，具备良好的代码风格与系统设计能力
自驱与学习能力强，能跟踪前沿技术并推动产品落地，具备良好的沟通协作意识
工作职责
岗位分为不同方向，结合业务需要、技术测评与个人意愿匹配方向：
【音频算法】：负责音频前后处理及 AI 音频生成（音乐、语音、声音克隆、音效）算法的实现与优化
【图像算法】：负责图像/视频生成与增强类算法（超分、去噪、插帧、虚拟人等）的研发、复现与产品落地
【算法工程化】：负责多模态大模型算法的工程集成、推理优化加速与工具链开发
【Agent算法】：负责 AI Agent 组件与垂类场景方案（知识库、上下文管理、可观测等）的架构设计与研发迭代
优先资格
有深度学习框架（PyTorch / TensorFlow 等）、算法推理优化（TensorRT / CUDA 等）、音视频算法落地、AIGC / Agent 开发或相关论文与竞赛成果者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触AIGC和Agent等前沿技术领域，项目落地性强，上市公司平台背书利于简历加分
- 技术更新极快，需保持高强度自学
- 计算机相关专业硕士，对AI音视频生成或大模型应用有浓厚兴趣，具备较强自驱力的同学
缺点 / 挑战
- 工程化方向对底层优化能力要求较高
角色解读
- 从算法实习生成长为高级算法工程师，向AI应用架构师或垂直领域专家方向发展
- 深入参与AI音视频生成、大模型推理优化或Agent智能体组件的研发与落地
- 扎实的Python编程能力，精通PyTorch/TensorFlow等主流深度学习框架，熟悉CUDA/TensorRT等加速工具
申请策略
- 提前了解万兴科技旗下软件（如Wondershare Filmora）的技术栈，展示对业务的理解
- 突出深度学习项目经历，特别是涉及音视频处理、模型压缩加速或Agent开发的实战案例
- 强化Python工程规范，深入学习TensorRT/CUDA优化技巧，关注最新AIGC论文
面试指南
- 采用STAR法则描述项目背景、任务、行动（重点突出技术选型和优化细节）及结果（量化指标）
- 请介绍一个你使用PyTorch复现的经典深度学习模型及其优化过程
- 如何在资源受限环境下进行模型推理加速？谈谈你对TensorRT的理解
- 针对AIGC或Agent方向，你最近关注的最新技术趋势是什么？
- 复习深度学习基础理论，准备1-2个完整的算法落地项目案例，熟悉常见模型加速工具原理
职位点评
薪资福利65
成长发展90
工作生活70
使命价值75
薪资福利
65中等
作为长沙地区的实习岗位，薪资处于市场中上水平，但实习性质决定了整体薪酬回报有限。
薪资信号未披露（AI估算：6.0千–1.0万/月）
成长发展
90较高
职位聚焦AIGC、大模型和Agent等前沿技术，提供明确的工程落地机会，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、PyTorch、TensorFlow、TensorRT、CUDA、AIGC、Agent、大模型
业务类型profit_center
工作生活
70中等
实习岗位通常工作节奏相对灵活，长沙生活成本较低，有利于平衡学习与生活。
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
通过AI技术赋能创意软件，提升用户创作体验，具有明确的产品价值和社会影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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