卓胜微
AI算法工程师-校招
AI算法工程师-校招
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
无锡市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Deepspeed
Gpt
Lora
Prompt Engineering
Rag
AI 估算 · 15k–25k
AI算法岗校招薪资较高，无锡生活成本适中，公司为上市公司，综合竞争力强。
职位详情
关于这个职位
该职位面向硕士应届生，负责AI算法全流程开发，包括大模型微调、模型评估、推理优化等
你将参与前沿技术如LoRA、RAG、多模态等业务落地，与团队一起探索AIGC、智能决策等场景
适合有AI项目经验、热爱技术的校招生
最低要求
硕士学历，计算机/数学/AI相关专业，在校期间至少1个AI落地项目经验
精通Python，掌握C++/Java至少一门工程化语言
深入理解Transformer/BERT/GPT等架构，熟悉预训练-微调范式
熟练使用Hugging Face/DeepSpeed/Megatron等大模型工具链
工作职责
主导AI算法全流程开发：从需求分析→算法选型→模型训练→生产部署
开发大模型微调框架（LoRA/P-Tuning等），实现行业知识注入
构建模型评估体系，解决数据偏差/过拟合/长尾分布等难题
探索大模型与业务场景结合点（如AIGC、智能决策、多模态检索）
优化模型推理性能（量化/蒸馏/ONNX-TRT部署）
优先资格
有Kaggle/天池竞赛Top 10%或顶会论文者优先
掌握大模型关键技术：Prompt Engineering、RAG、MoE架构
熟悉多模态训练技术（CLIP/BLIP/VILT等）
具备分布式训练经验（DDP/FSDP/ZeRO优化）
了解模型安全机制：对齐训练、RLHF、内容过滤
能快速复现论文算法（arXiv最新论文追踪能力）
对技术商业化有敏锐洞察，擅长将学术成果转化为业务价值
强烈的技术好奇心，主动探索LangChain/AutoGPT等新兴生态
AI 洞察
优缺点分析
优点
- AI算法是当前热门方向，人才需求旺盛，薪资增长空间大
- 工作内容前沿，涉及大模型微调、多模态等最新技术，技能积累快
- 公司为上市公司，项目落地机会多，能锻炼工程化能力
- 校招岗位对产出要求高，需要快速从学术转向工程落地
- 无锡相比一线城市AI岗位较少，未来跳槽可能面临地域限制
- 适合对AI技术有热情、希望从事前沿算法落地、且愿意在无锡发展的硕士应届生
缺点 / 挑战
- 技术迭代快，需要不断学习新论文和工具，学习压力较大
角色解读
- 从算法工程师向高级算法专家或技术负责人发展，积累大模型落地经验
- 可横向扩展至多模态、AIGC、智能决策等前沿方向
- 在半导体公司内部，有机会将算法应用于硬件产品，实现软硬结合
- 负责AI算法从需求分析到生产部署的全流程开发，包括模型选型、训练和优化
- 开发大模型微调框架，如LoRA、P-Tuning，用于行业知识注入
- 构建模型评估体系，解决数据偏差、过拟合等难题
- 探索大模型与业务结合场景，如AIGC、智能决策、多模态检索
- 精通Python，掌握C++/Java等工程化语言，能高效实现算法
- 深入理解Transformer/BERT/GPT架构，熟悉预训练-微调范式
- 熟练使用Hugging Face、DeepSpeed等大模型工具链
- 具备分布式训练、模型量化、Prompt Engineering等大模型关键技术
申请策略
- 研究卓胜微的业务方向，思考AI如何与射频芯片或物联网结合
- 准备一个完整的大模型项目案例，从问题定义到部署，展现工程能力
- 突出AI落地项目经验，详细描述你在项目中的角色、技术和成果
- 如果有Kaggle/天池竞赛或顶会论文，重点标注
- 展示大模型相关技能，如使用Hugging Face、LoRA微调等
- 量化项目成果，如模型准确率提升、推理速度优化等
- 补充分布式训练经验，如DDP、FSDP、ZeRO，可学习相关教程
- 熟悉Prompt Engineering和RAG技术，能快速应用到面试案例中
面试指南
- STAR法则：情景、任务、行动、结果，结构清晰，突出技术难点和你的贡献
- 对比分析：对于技术选型问题，先比较不同方案的优缺点，再给出选择理由
- 问题解决思路：先定义问题，列举可能原因，然后逐步排查，给出最终方案
- 请描述一个你独立完成的AI项目，从数据准备到模型部署的流程
- 解释Transformer自注意力机制的原理和计算复杂度
- 如何选择LoRA的秩？微调时遇到过哪些问题？如何解决？
- 模型推理优化：量化、蒸馏、剪枝的区别和适用场景
- 你对大模型安全对齐（RLHF）的理解？
职位点评
75
综合评分
前沿AI算法岗，技术成长快，但WLB不确定，薪资有竞争力。
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
最适合追求技术成长和职业发展的应届生，如果对工作生活平衡要求较高需谨慎考虑。
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60
使命价值65
薪资福利
70中等
薪资具有竞争力，但校招薪资范围偏中上，福利未明确提及。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
90较高
岗位技术前沿，涉及大模型、多模态等热门方向，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LoRA、P-Tuning、RAG、MoE、CLIP、BLIP、LangChain、AutoGPT
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
无锡生活成本低，但工作地点固定，无远程选项，加班情况未明确。
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
65中等
AI算法在半导体行业有应用潜力，但社会影响力一般。
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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