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视觉算法(J20780)
视觉算法(J20780)
发布于 大约 20 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
Cvpr
Pytorch
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
前沿技术驱动、行业前景好，但工作地点需现场办公，WLB信息不明确。
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。
薪资怎么样
16K
比计算机视觉工程中位数低
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 1780 个在招 · 其中计算机视觉工程 2 个
市场机会
选择不多
合肥 · 计算机视觉工程 · 2 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一个视觉算法工程师职位，专注于半导体图像领域的多模态大模型研发
你将主导算法系统的设计与开发，包括数据生成、自动标注等模块，并交付完整的AI功能系统方案
需要扎实的深度学习和计算机视觉知识，以及较强的编程和产品落地能力
最低要求
学历要求：硕士及以上
专业要求：计算机科学、信息工程、电子工程、机器人学等相关专业
其他要求：• 具有深度学习、机器人学、计算机图形学、计算机视觉几何等领域的深入认知，能分析各算法的适用条件与瓶颈
能使用C++、Python或PyTorch完成算法开发任务，并具备现场编程能力
具有将算法落地为产品的强烈热情，能结合技术手段解决产品实际问题
工作职责
多模态算法研发：主导多模态大模型算法研发，针对半导体图像设计并实现大模型理解、生成及规划等核心算法系统
能力建设模块设计：主导多模态大模型能力建设关键环节的设计与算法实现，包括数据生成、自动标注及自动迭代等模块
系统方案交付：主导跨模块沟通与协作，设计并交付多模态大模型AI功能系统方案
优先资格
具有在CVPR、ICCV、ECCV、NIPS、ICML、ICLR、IROS或ICRA等主流会议或期刊发表过论文者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 专注于前沿的多模态大模型技术，技术含量高，有利于技能提升
- 半导体行业是关键技术领域，AI应用前景广阔，行业增长稳定
- 校招入职，公司规模较大，可能有系统的培养计划和职业发展通道
- 技术难度大，需要持续学习多模态模型和计算机视觉的最新进展
- 半导体图像领域专业性强，需快速掌握行业知识如缺陷检测等
- 适合计算机视觉和深度学习方向的硕士或博士应届生，具备较强算法开发能力和产品落地热情，对半导体行业感兴趣
缺点 / 挑战
- 项目交付压力较高，需跨团队协作，沟通和系统设计能力要求高
角色解读
- 从算法工程师成长为高级算法专家或技术负责人，深耕半导体AI应用
- 转向技术管理岗位，带领团队进行多模态模型研发和系统交付
- 在计算机视觉和大模型领域积累经验，成为行业内的技术专家或顾问
- 主导半导体图像领域的多模态大模型算法研发，设计理解、生成和规划系统
- 负责能力建设模块，如数据生成、自动标注及自动迭代的算法实现
- 跨模块沟通与协作，设计并交付完整的多模态大模型AI功能系统方案
- 深入理解深度学习、计算机视觉、机器人学等领域的知识，能分析算法适用条件
- 熟练使用C++、Python或PyTorch进行算法开发，具备现场编程能力
- 具备将算法落地为产品的热情和实践能力，能解决实际问题
申请策略
- 研究长鑫存储的业务、产品和技术方向，了解其在半导体制造中的AI应用
- 面试前准备算法问题、项目细节和技术趋势讨论，展示深度思考能力
- 突出深度学习和计算机视觉项目经验，尤其是多模态模型相关的工作
- 强调C++、Python和PyTorch的编程技能，以及算法实现的具体案例
- 展示学术成果，如在CVPR等顶级会议发表的论文，或相关竞赛成绩
- 深入了解半导体图像处理知识，如晶圆缺陷检测、分类等应用场景
- 学习最新的多模态大模型技术，如LLM与视觉模型的结合方法
- 加强系统设计和跨模块协作能力，准备AI系统方案交付的案例
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，突出技术细节和成果
- 从问题定义、数据处理、模型选择、系统集成和评估角度回答系统设计问题
- 结合具体案例，说明算法优化和落地的方法，强调团队协作和产品思维
- 请介绍你参与过的多模态模型项目，遇到的挑战和解决方案？
- 如何设计针对半导体图像理解的大模型系统？
- 你在算法开发中如何确保代码质量和性能优化？
- 对计算机视觉领域的前沿技术如自监督学习有何看法？
- 如何将复杂算法落地到实际产品中？
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值80
薪资福利
75中等
校招全职岗位，薪资处于市场中等水平，公司规模较大，稳定性较好，但福利信息未披露。
薪资信号未披露（AI估算：12K-20K/月）
成长发展
85较高
岗位涉及前沿多模态大模型技术，专业性强，有利于技能积累和职业发展，但JD未明确提及培训或晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Multimodal Large Models、Computer Vision、Deep Learning、PyTorch
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
未明确办公模式和工作生活平衡信息，可能需要现场办公，通勤和工时取决于公司文化。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
半导体行业是关键技术领域，AI赋能制造有积极社会影响，行业增长稳定，但JD未提及具体使命或价值观。
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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