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多模态视觉算法工程师-Multimodal Vision Algorithm Staff Engineer(J19536)
立即应聘

多模态视觉算法工程师-Multimodal Vision Algorithm Staff Engineer(J19536)

发布于 大约 3 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
Llm
Pytorch
Vlm
图像生成
多模态大模型
强化学习
目标检测
计算机视觉

AI 估算 · 25k–45k

多模态算法人才稀缺，合肥半导体行业薪资竞争力强，综合职级经验给予高标准。

职位详情

关于这个职位

该职位负责半导体图像相关的多模态大模型研发，包括算法设计、数据生成、自动标注与模型优化

你将参与从算法原型到硬件产品落地的全流程，需要扎实的深度学习和计算机视觉基础
适合有CV/多模态经验、热爱算法落地的工程师

最低要求

教育背景与专业知识：硕士及以上学历，具备计算机科学、信息工程、电子工程、机器人学等相关专业背景

专业技能与资格：具备对深度学习、机器人学、计算机图形学、计算机视觉几何等领域的深入认识，了解各个算法的条件和瓶颈
具备C++、Python及Pytorch开发经验，面试会考察代码能力，有现场编程环节
行业与专业经验：具有3年以上LLM、LMM、VLM、强化学习等科研或开发经验
其他要求：对算法落地产品有强烈的热情，善于用技术解决产品问题

工作职责

多模态大模型算法研发：负责多模态大模型算法研发，针对半导体图像开展大模型理解、生成、规划等相关算法系统的设计与研发

能力建设关键环节设计：负责设计和构建多模态大模型的能力建设关键环节，包括数据生成、自动标注、自动迭代等模块的设计和算法实现
跨模块沟通与系统方案交付：开展跨模块沟通，主导相关多模态大模型的AI功能系统方案的设计、研发与交付

优先资格

熟悉目标检测分割、图像生成者优先

全面负责过一项或多项SOTA算法方案设计、模型优化、自动标注、模型评估且在硬件产品有落地经验者优先
主导过多NN模块智能系统硬件产品开发与交付者优先
在相关领域主流会议或期刊发表过论文（CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICML、ICLR、IROS、ICRA）者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 多模态大模型是当前AI最前沿方向，该岗位提供深度接触和实战的机会
  • 半导体行业前景广阔，长鑫存储是国产存储龙头，平台稳定，技术壁垒高
  • 薪资待遇优厚，且算法人才稀缺，职业价值持续提升
  • 半导体图像处理场景复杂，算法落地难度高，可能需要跨团队协作解决实际问题

缺点 / 挑战

  • 岗位要求高，需要同时掌握深度学习、视觉、图形学等多领域知识，学习压力大
  • 作为社会招聘岗位，可能有一定工作强度和项目时间压力
  • 这个岗位适合对多模态视觉算法有深厚兴趣、喜欢技术挑战、希望在硬科技领域深耕的工程师

角色解读

  • 可向技术专家或算法负责人方向发展，逐步主导核心算法项目的架构设计
  • 随着多模态技术在半导体领域的深入，有机会成为跨领域的算法领军人才
  • 也可转向AI产品研发管理，结合业务场景推动智能化落地
  • 负责多模态大模型的算法研发，针对半导体图像进行理解、生成和规划，设计并实现相关AI系统
  • 构建模型能力建设的关键环节，包括数据生成、自动标注和自动迭代模块，提升整体算法效率和性能
  • 跨模块沟通，主导AI功能系统方案的设计与交付，确保算法在硬件产品中落地
  • 扎实的深度学习和计算机视觉基础，熟悉多模态大模型（LLM/VLM）和强化学习原理
  • 熟练掌握Python和PyTorch，具备C++开发经验，能应对现场编程考核
  • 具备数据标注、模型优化和评估的实际经验，了解图像生成和目标检测等技术

申请策略

  • 了解长鑫存储的业务和半导体制造中的视觉需求，体现对行业的兴趣
  • 在申请中强调对算法落地产品有热情，能贴合该公司技术驱动产品的文化
  • 突出多模态大模型（LLM/VLM/强化学习）的相关项目经验，量化模型效果和落地成果
  • 强调视觉算法基础，包括目标检测、图像生成、分割等，并展示C++/Python/PyTorch代码能力
  • 如有SOTA论文或竞赛获奖，务必列出，体现算法研究深度
  • 提前复习多模态大模型和强化学习的核心原理，熟悉常用训练框架
  • 准备一个视觉算法落地的项目案例，展示从数据处理到模型部署的完整流程
  • 练习现场编程，尤其是C++和Python的算法实现，准备常见面试题

面试指南

  • 用STAR法则描述项目：情境、任务、行动、结果，突出个人贡献和量化结果
  • 对于设计类问题，先拆解需求，给出候选方案，比较优劣，说明选择理由
  • 对于落地问题，强调迭代思维和工程能力，关注效果、效率、稳定性
  • 请介绍一个你主导的多模态或视觉算法项目，如何设计模型并优化效果？
  • 你如何处理数据不足的问题？请设计一个数据生成或自动标注方案
  • 为什么选择将多模态大模型应用于半导体图像？你认为有哪些挑战？
  • 现场编程：实现一个图像分割或目标检测的简单算法
  • 你如何将算法部署到硬件产品上，如何处理性能与精度的权衡？

职位点评

79
综合评分

前沿多模态算法岗位，技术成长性强，薪资前景好，但工作灵活性一般。

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
适合追求前沿技术、重视成长和发展机会，且能接受一定工作强度与现场办公的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活60
使命价值85

薪资福利

80较高

该职位为算法工程师，市场薪资水平较高，但JD未明确薪资福利，存在不确定性。

薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）

成长发展

90较高

岗位涉及多模态大模型等前沿技术，技术成长空间大，且公司重视算法落地，个人能力提升显著。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态大模型、LLM、LMM、VLM、强化学习、目标检测、图像生成、Python、PyTorch、C++
业务类型ambiguous

工作生活

60中等

工作地点在合肥，要求现场办公，JD未提及弹性工作安排，生活便利性尚可但灵活性一般。

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

85较高

半导体行业国家战略，技术对产业有重要价值，岗位使命感和行业前景较强。

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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