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【创新业务】算法开发研究员（北京）(J53468)
【创新业务】算法开发研究员（北京）(J53468)
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
大模型
工业视觉
工程化落地
数据挖掘
时序分析
机器学习
算法优化
计算机视觉
值不值得投
67综合评分
综合评分 67
技术前沿、落地明确的研发岗，成长空间大，但工作可能较辛苦且需接受出差。
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
24K
比人工智能中位数低
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 410 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 250 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一个京东方的校园招聘算法开发研究员岗位，专注于工业视觉质检或工业数据分析方向
你将从事核心算法的研发、优化与工程化落地工作，负责从模型设计、代码实现到系统集成的全流程开发，并将前沿技术转化为解决实际工业问题的方案
最低要求
方向一：1、硕士、博士应届毕业生
计算机科学、电子工程、自动化、数学等相关专业
（1）具备扎实的 C++/C# 和 Python编程基础，熟悉常用数据结构和算法，有工业视觉项目开发经验，具备工业相机、镜头、光源等硬件设备优先
（2）熟悉一种或多种多模态大模型相关技术，包括但不限于：预训练、微调、RLHF等，了解主流模型（Qwen/LLaVA/Llama/GPT等）的原理并有自己的理解
（3）了解（AutoGPT/AutoGen/MetaGPT等）Agent框架，有模型剪枝、蒸馏、量化等小型化技术研发经验优先
（4）具备良好的编程能力,精通Python编程，熟悉至少一种深度学习框架
有DeepSpeed、FSDP 等框架使用经验优先
具有优秀的问题解决能力，能够独立解决复杂问题，能快速推进任务的完成
具备良好的自我驱动能力和具备良好的职业素养、沟通能力和团队协作能力，工作积极主动、吃苦耐劳，接受出差
有较好的英语能力（英语四级及以上）
方向二：1、硕士应届毕业生
计算机、数学、统计学、自动化、工业工程等相关专业
掌握C++/Python等任意一门编程语言
扎实的算法基础，精通经典机器学习算法，对时间序列分析有深入理解
逻辑清晰，具备良好的沟通能力、处理问题能力、再学习能力
有较好的英语能力（英语四级及以上）
工作职责
方向一： 1、负责工业视觉质检系统的算法研发与性能优化，主导基于C++/Python的技术方案设计与实现
负责主导计算机视觉核心算法研发，包括但不限于目标检测、图像分割、特征提取及分类识别等关键技术的研究与实现
负责算法模块的全生命周期开发，根据项目需求主导架构设计、代码实现、质量测试及技术文档编写工作
负责与软件工程师协同完成算法模块的系统集成，同时持续跟踪工业视觉领域前沿技术，推动创新成果在实际项目中的转化应用
方向二： 1、负责工业制造、IoT或设备数据分析方向机器学习和数据挖掘算法的研发工作
针对实际业务问题设计合理的数据分析方案，运用时序分析、异常检测、归因推断等方法输出可解释的结论
负责产品平台算法服务的工程化落地，保障模型在离线/实时场景下的性能与稳定性，编写相关技术文档
跟踪前沿技术（如AutoML、因果推断、大模型辅助分析等），评估并推动适用方法的引入
与产品、业务团队紧密配合，将业务诉求转化为可量化的数据问题并推动闭环解决
优先资格
方向一优先项：有工业视觉项目开发经验，具备工业相机、镜头、光源等硬件设备
熟悉一种或多种多模态大模型相关技术，包括但不限于：预训练、微调、RLHF等
了解（AutoGPT/AutoGen/MetaGPT等）Agent框架，有模型剪枝、蒸馏、量化等小型化技术研发经验
有DeepSpeed、FSDP 等框架使用经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿，直接接触并应用计算机视觉、大模型、数据分析等当前最热门的技术解决实际工业问题
- 在大型制造企业的研发部门，技术成果有明确的落地场景和业务价值反馈
- 技术要求高，需要快速理解复杂的工业场景并将算法有效适配，学习曲线较陡
- 工作性质可能涉及与硬件、生产环境打交道，需接受出差到工厂或项目现场
- 作为大型企业的新业务，项目推进可能涉及跨部门协调，对沟通协作能力有要求
- 适合具备扎实算法基础、对工业智能化应用有浓厚兴趣、追求技术深度且不排斥与一线场景结合的计算机、自动化、数学等相关专业的应届硕士或博士毕业生
缺点 / 挑战
- 校招即提供算法研究员岗位，起点较高，能参与创新业务的研发工作
角色解读
- 技术专家路线：深耕工业视觉或数据分析算法领域，成为特定方向的技术权威和架构师
- 项目负责人路线：负责带领小组，主导复杂工业智能项目的算法规划、攻坚和交付
- 负责工业视觉质检或设备数据分析领域的核心算法研发，涉及图像识别、目标检测、时序分析等技术
- 完成算法从设计、编码实现、性能优化到与软件系统集成的全流程开发工作，确保算法在实际工业场景中稳定运行
- 持续跟踪领域前沿技术（如大模型、Agent框架、AutoML），评估并推动其在项目中的创新应用
- 扎实的编程能力，尤其是C++/Python，熟悉深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）
- 精通计算机视觉或机器学习/数据挖掘算法，对工业视觉或时序数据分析有深入理解
- 具备将算法工程化落地的能力，关注模型性能、稳定性，并能编写规范的技术文档
申请策略
- 仔细研读两个方向的职责与要求，明确自己更匹配或更感兴趣的方向，在简历和面试中有的放矢
- 了解京东方的业务，特别是创新业务板块在工业智能、物联网等领域的探索，思考技术如何赋能其业务
- 突出在C++/Python语言及深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）上的熟练度与项目经验
- 详细描述与职位方向相关的项目（如视觉检测、图像处理、时序预测、异常检测等），明确你在其中的角色和技术贡献
- 如有竞赛获奖（如Kaggle）、开源项目、相关论文发表或实习经历，务必重点呈现
- 系统复习计算机视觉（目标检测、分割）或经典机器学习/时间序列分析算法的原理与代码实现
- 了解工业视觉领域的基本概念（如工业相机、光源选型）或制造业数据分析流程，增强场景认知
面试指南
- 使用STAR法则（Situation, Task, Action, Result）结构化描述项目经历，突出你的技术决策和量化结果
- 对于技术原理问题，先概述核心思想，再深入关键步骤或组件，最后结合优缺点和实际应用场景进行分析
- 对于系统设计类问题，从需求理解、方案设计（模块划分、技术选型）、开发测试、部署维护等多个维度展开思考
- 请详细介绍一个你做过的机器学习或深度学习项目，特别是算法选型、优化和遇到的挑战
- （针对方向一）请谈谈目标检测中YOLO系列或Faster R-CNN的原理，并比较其优缺点
- （针对方向二）请解释什么是时间序列分析中的异常检测？有哪些常用方法？
- 如果让你负责一个工业视觉质检算法模块的开发，你会如何考虑架构设计、性能指标和代码规范？
- 你如何看待大模型在工业视觉或数据分析领域的应用前景与挑战？
职位点评
薪资福利60
成长发展85
工作生活45
使命价值65
薪资福利
60中等
作为校招研发岗位，薪资预计在北京市场处于中等偏上水平，能提供一定的经济保障。但作为已上市企业校招岗，福利体系通常规范但可能不会格外突出。
薪资信号市场水准 (18K-30K/月)
成长发展
85较高
职位本身是算法研究员，技术含量高，涉及前沿领域，能提供深入的专业技能成长机会。大型企业的平台资源有利于接触大型项目和复杂问题。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、Python、计算机视觉、目标检测、图像分割、机器学习、时序分析、异常检测、大模型、AutoML、DeepSpeed、FSDP
业务类型ambiguous
工作生活
45较低
JD未明确工作模式，但根据岗位性质和要求‘接受出差’，推测需现场办公且工作强度可能较高，WLB可能存在挑战。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
65中等
岗位工作直接服务于工业制造智能化，对提升生产效率和质量有实际价值，行业前景明确。但岗位描述中未突出强烈的使命或愿景导向。
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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