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美图计算机视觉工程师(实习生)-深圳

实习兼职MT Lab地点:深圳状态:招聘

任职要求


计算机/电子信息/数学相关专业,硕士及以上学历
掌握C/C++/Python至少一种
熟悉常用CV库和深度学习框架(Caffe/PyTorch/TensorFlow等)
基础扎实,对计算机视觉和人工智能研究和落地有热情
一周可实习5天,至少可以实习3个月

工作职责


研究方向:
深度学习(CNN, RNN)/计算机视觉/图像视频处理:
如图像和视频的分类、检测、识别、编辑、分割、 重建、3D视觉、图像生成、GAN、计算成像等

理论创新:研究领域最新技术,提出新idea
算法设计:针对实际应用场景,设计算法并提升其效果/效率/鲁棒性
落地实现:核心代码实现,输出demo或SDK,根据产品反馈迭代优化
包括英文材料
学历+
C+
C+++
Python+
深度学习+
PyTorch+
TensorFlow+
OpenCV+
相关职位

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实习美图影像研究院

美图影像研究院(MT Lab)专注于计算机视觉、深度学习与计算机图形学等前沿算法的研究与应用。我们为美图产品提供核心技术支持。团队汇聚顶尖人才,致力于推动影像技术的突破,让科技与艺术美好交汇。 MT Lab focuses on R&D of cutting-edge algorithms in CV, deepearning, and computer graphics. We provide core technicalsupport for Meitu products.Our team of top talent is dedicated to advancing imagingtechnology, beautifully merging science and art. 岗位名称:计算机视觉实习生 工作地点:深圳 主要岗位方向: ● 计算机视觉和机器学习 ● 多模态的图片及视频生成 ● 数据分析,质量监控和数据处理 岗位职责: ● 搭建并运行生成式模型的推理流程,用于多样化视频数据的生成 ● 参与设计和渲染合成视频场景,提升数据的多样性与覆盖度 ● 开发自动化脚本和工具,支持数据生成、处理和结构化管理 ● 协助构建高质量视频数据集,为后续的模型训练与评估提供支持 ● 团队成员协作,解决模型与数据相关的问题,并进行实验性分析与对比

更新于 2025-10-11
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实习阿里国际2026

Bravo 102是由阿里国际技术全团队共同发起的全球顶尖技术人才孵化计划,打破传统人才选拔及培养框架,为有志于走向AI未来的技术新锐们,提供“你行你上+我要我来”的双向奔赴式的实习机会选择。 在这里,“我”将不被岗位定义,以能力选择业务战场,与全球顶尖团队并肩作战,沉浸式体验全球多元化业务战场与亿级流量高并发系统。 加入我们,成为AIDC首批102位Bravo Talent,一起掌舵AI,为我们的未来Bravo! 关于我们: 阿里国际技术专注于提供卓越的数字零售技术服务,以支持阿里巴巴旗下多个国际化电商平台。我们致力于将最前沿的人工智能技术与国际化电商业务问题深度结合,为全球消费者打造更方便快捷更智能化的购物体验,同时帮助广大商家实现更高效的经营。 我们的技术领域覆盖搜索推荐广告技术、用增技术、供应链技术、机器学习、自然语言处理、计算机视觉、大模型技术、风控、金融服务等诸多方向,实习生有机会参与多算法团队轮岗,深度参与前瞻性技术攻坚,探索兴趣赛道并锚定职业发展方向; 欢迎加入我们一起打造最先进的数字化及人工智能技术以驱动全球电商业务发展。 职位描述: 1. 紧跟业界最新大模型技术趋势,参与多语言电商大模型建设,以及 CPT,SFT 到 RLHF、RAG 等LLM全链路技术。 2. 探索 LLM 在国际化电商搜索、推荐、广告、商品理解、智能导购等业务上应用,包括多语言搜索 Query 理解与相关性、基于大模型个性化推荐系统、交互式智能导购、商品信息结构等。

更新于 2025-03-26
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校招青云计划-实习生

作为计算机视觉方向的研究工程师,你可以: 1、负责图像/视频相关算法的研究与开发,包括深度学习以及常用机器学习方法在机器视觉中的应用; 2、负责计算机视觉相关的技术研发工作,包括但不限于:人脸识别、物体检测、分类、语义分割和图像处理、人体(活体)识别、车辆与人员的检测识别与跟踪、图像/视频搜索、视频语义分析、视频特征提取与识别、页面分析与自动合成、OCR等算法与系统研发领域; 3、负责深度学习、图像理解、机器学习等前沿技术的研发储备和平台建设,结合未来实际应用场景,提供技术解决方案。

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实习实习生

作为计算机视觉方向的研究工程师,你可以: 1、负责图像/视频相关算法的研究与开发,包括深度学习以及常用机器学习方法在机器视觉中的应用; 2、负责计算机视觉相关的技术研发工作,包括但不限于:人脸识别、物体检测、分类、语义分割和图像处理、人体(活体)识别、车辆与人员的检测识别与跟踪、图像/视频搜索、视频语义分析、视频特征提取与识别、页面分析与自动合成、OCR等算法与系统研发领域; 3、负责深度学习、图像理解、机器学习等前沿技术的研发储备和平台建设,结合未来实际应用场景,提供技术解决方案。