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图形图像主任工程师-Image Algorithm Staff Engineer(J11861)
立即应聘

图形图像主任工程师-Image Algorithm Staff Engineer(J11861)

发布于 大约 9 小时前

普通员工/个人贡献者

合肥市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
计算机视觉工程
Aigc
Pytorch
Tensorflow
图像生成
多模态
模型优化
深度学习
计算机视觉

AI 估算 · 25k–40k

合肥AI算法主任工程师，芯片行业，薪资竞争力中等偏上，市场约25-40K，14薪。

职位详情

关于这个职位

该职位是长鑫存储的图形图像算法岗位，专注于在芯片设计、制造等环节应用AI算法，尤其是计算机视觉、多模态和AIGC技术

您将负责定义AI业务边界、优化和迭代相关模型、评估先进算法并跟踪前沿技术，为芯片业务赋能
适合在CV领域有深入研究和工程经验的技术人才

最低要求

教育背景与专业知识：计算机科学、电子信息科学、微电子等相关背景硕士以上学位

行业与专业经验：至少3年以上AI相关工作经验，在计算机视觉某个领域有较深入的研究，包括但不限于图像/视频生成、分类/分割/检测、多模态理解等
专业技能与资格：扎实的C、C++、Python开发功底，熟悉Pytorch、TensorFlow等主流深度学习框架
具有扎实的数学理论功底
其他要求：具备良好的团队协作精神，目标导向，行动力强，勇于接受挑战并有较强的抗压能力
具有出色的文献研究能力和沟通能力，乐于分享自己的研究兴趣和实践成果
工作地点优先合肥，特别优秀的可在上海、北京，但需要经常到合肥出差

工作职责

业务边界定义：在芯片设计、验证、制造、测试环节中定义AI算法能解决的业务边界，为业务赋能

模型优化与迭代：负责CV、多模态、AIGC相关模型优化和迭代，覆盖图像理解、生成等前沿技术
模型评估与调优：评估先进的AI模型，包括模型训练、技术指标评测和算法调优工作
前沿技术跟踪与应用：跟踪算法发展的新趋势和新技术，不断应用于算法开发过程中，优化算法效果

优先资格

项目/任务成果：有独立负责大型软件项目架构设计并实际参与编码研发相关的项目经历者优先

有AIGC或多模态模型训练优化/推理优化落地经验者优先
在AI相关的技术领域有独立开发的开源项目者优先
有参加过Kaggle机器学习比赛并获得奖项的项目经历者优先
在机器学习领域有顶会或期刊的论文发表经验，包括但不限于CVPR、ECCV、NeurIPS等

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 芯片行业AI应用前景广阔，技术前沿，能接触到先进的制造和设计流程
  • 长鑫存储作为国内存储芯片龙头，平台大，资源丰富
  • 项目涉及CV、多模态、AIGC等多个前沿方向，技术成长快
  • 有发表顶会论文和参与Kaggle竞赛的机会，学术氛围浓厚
  • 工作地点优先合肥，可能需频繁出差至上海/北京，对生活稳定性有影响
  • 适合热爱计算机视觉和深度学习、有较强科研和工程能力、愿意在合肥发展并能适应出差的技术型人才

缺点 / 挑战

  • 芯片行业技术门槛高，需结合硬件知识，跨学科挑战较大
  • 竞争激烈，要求持续学习最新算法和论文，压力较大

角色解读

  • 技术深耕：成为计算机视觉或AI算法专家，深入芯片行业AI应用
  • 管理方向：可向技术负责人或团队Leader发展，带领算法团队
  • 跨领域发展：结合芯片业务，向芯片设计自动化、智能制造等方向拓展
  • 定义AI在芯片设计、制造等环节的业务边界，为业务赋能
  • 优化和迭代计算机视觉、多模态、AIGC相关模型，覆盖图像理解与生成
  • 评估先进AI模型，进行训练、指标评测和算法调优
  • 跟踪前沿技术趋势，应用于算法开发优化效果
  • 扎实的计算机视觉理论基础，在图像生成、分类/分割/检测或多模态理解某领域有深入研究
  • 熟练使用C、C++、Python和主流深度学习框架如PyTorch、TensorFlow
  • 扎实的数学功底，能独立进行模型优化和算法改进
  • 良好的团队协作和沟通能力，以及文献研究能力

申请策略

  • 申请时强调对AI在芯片领域应用的兴趣和理解，展现对长鑫存储业务方向的认同
  • 准备好项目案例的详细技术细节，包括问题定义、方法选择、实验对比和落地效果
  • 突出计算机视觉相关项目经历，尤其是图像生成、多模态等方向的成果
  • 强调顶会论文、Kaggle奖项或开源项目贡献，体现学术和技术影响力
  • 详细描述在模型优化、训练部署方面的实际经验，包括使用的框架和工具
  • 展示扎实的编程能力，如C++、Python项目，以及独立负责架构设计的经历
  • 若缺乏AIGC或多模态经验，可快速学习扩散模型、Transformer等最新技术
  • 强化深度学习框架的底层优化能力，如模型量化、推理加速

面试指南

  • 采用STAR原则：情境（Situation）、任务（Task）、行动（Action）、结果（Result），结构化回答项目经验
  • 技术问题先阐述原理，再结合实际应用说明权衡和选择
  • 前沿技术问题展示持续学习的习惯，可结合个人思考或尝试经历
  • 请介绍一个你独立负责的计算机视觉项目，包括技术挑战和解决方案
  • 你如何评估和选择最先进的AI模型？举例说明模型选型过程
  • 谈谈你对AIGC或多模态模型的理解，以及它们在实际应用中的优缺点
  • 你如何跟踪前沿技术？最近读过哪篇让你印象深刻的论文？
  • 你是否有过模型训练或推理优化的经验？具体做了哪些工作？

职位点评

70
综合评分

芯片行业AI算法岗，技术前沿，成长性好，但工作地点灵活且需出差，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。

更适合这类人
最看重技术成长和前沿方向、能接受工作地点变动和一定强度的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展85
工作生活40
使命价值70

薪资福利

75中等

薪资处于市场中等偏上，福利方面JD未明确提及，但作为大型芯片企业应有基本保障。工作地点不确定性（出差）可能影响补偿性满足。

薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）

成长发展

85较高

技术前沿（CV、多模态、AIGC），有论文发表和竞赛氛围，成长空间大。但JD未明确提及晋升通道。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈计算机视觉、多模态、AIGC、PyTorch、TensorFlow
业务类型ambiguous

工作生活

40较低

工作地点需优先合肥并频繁出差，JD未提及弹性工时或远程，WLB信号弱。

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

芯片行业属国家重点支持领域，AI赋能制造有社会价值，但JD未明确使命导向。

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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