极飞科技AI算法工程师(J10930)

校招全职2025-08-26地点：广州状态：招聘

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任职要求

1. 研究生及以上学历，计算机、数学、统计等相关专业；
2. 精通Python或C++，具备扎实的数据结构和算法基础；熟练使用深度学习框架和库（如PyTorch，TensorFlow），并具备丰富的实际应用经验；
3. 深入理解计算机视觉算法框架，精通CNN、Transformer等视觉基础处理算法，特别是在目标检测、语义分割和深度估计方面有深厚的实践经验；
4. 了解大模型及视觉语言模型（VLM）基础原理，具备多模态算法基础知识和实践经验；
5. 具有模型量化经验，能够将深度学习模型优化到边缘设备上运行，并与边缘计算团队有效配合；
6. 具备数据筛选、自动标注和挖掘的经验，能够处理大规模的数据并通过自动化技术提升数据质量；
7. 有AI算法成功落地的经验者优先考虑。

工作职责

1. 设计、开发和优化深度学习算法，特别是图像语义分割和深度感知模型，应用于实际项目中，提升模型的准确性和可靠性;
2. 负责视觉感知算法的全流程开发，包括但不限于语义感知、深度估计、目标检测、目标跟踪，以及多传感器融合感知算法的优化和部署，确保算法的高效性和鲁棒性;
3. 参与模型的量化与部署，优化模型性能，以便在边缘设备上高效运行，并与边缘计算团队紧密合作，确保模型的实用性和可扩展性;
4. 开发VLM通用模型，解决跨模态对齐、上下文理解与推理等问题，提升模型在复杂场景下的泛化能力和稳定性。结合具体业务需求，探索前沿视觉语言模型技术，推动技术创新与落地应用;
5. 数据处理与自动化：深入参与数据筛选、自动标注和数据挖掘，利用先进的数据处理技术提升数据质量，加速算法从开发到部署的进程;
6. 跟踪深度学习和计算机视觉领域的最新研究成果，将前沿技术应用于实际工作中，不断提升算法性能，满足项目需求;
7. 跨部门协作，根据项目的不同阶段和需求，完成上级安排的其他任务。

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难度：

包括英文材料

学历+

Python+

C+++

数据结构+

算法+

深度学习+

PyTorch+

TensorFlow+

OpenCV+

CNN+

Transformer+

大模型+

相关职位

图像算法工程师(J10931)

校招

1. 负责相机模组选型、导入及生产过程中的画质测试评估工作； 2. 负责相机主客观IQ效果调试及评测工作； 3. 负责包括不限于3A、多视角几何、AI等方向相关ISP算法原型预研和迭代； 4. 负责业界新技术持续跟进及竞品分析； 5. 负责算法落地方案设计，方案评估以及方案验证； 6. 完成上级安排的其他工作任务。

更新于 2025-08-26

AI工程师(J10903)

社招

1、AI工程研发与优化 • 负责音频内容平台相关的工程、数据、算法落地工作，包含不仅限于营销方向、搜推策略方向、内容理解/生产方向、端智能方向 • 探索生成式AI在音频内容创作中的应用 2、多模态数据处理 • 结合音频、文本、图像等多模态数据，构建跨场景的智能分析模型、用户行为分析等业务需求 • 参与音频内容的知识图谱构建，优化内容分类与检索效率 3、工程化落地与性能优化 • 抽象业务场景，开发能自进化的agent • 熟练使用ai在传统工程领域提效。 4、一人成军 • 未来往超级个体方面培养，一人能完成端到端的业务目标

更新于 2025-05-06

AI算法工程师

社招5年以上A199408

以下工作内容选择其中一项即可。 1. 多模态大模型研发（VLM），微调多模态理解大模型，提升模型理解能力。 2. 大语言模型研发（LLM），微调大语言模型，提升模型的意图理解、总结能力和RAG能力。 3. CLIP类模型研发，研发资源受限条件下的小尺寸多模态大模型，降低云端大模型推理成本，兜底用户体验。 4. 检索增强系统研发（RAG），负责RAG系统的方案设计、离线建库和在线索引等功能研发，满足大模型用户智能检索需求。 5. 生成大模型研发（AIGC），微调AIGC大模型，为多模态大模型合成训练数据，降低数据采集的预算成本和时间成本。 6. 计算机视觉算法研发，包括但不限于检测、关键点、识别、跟踪等深度学习算法，支撑多品类自研算法落地，提升全链路算法流程效果。 7. 鱼眼矫正和VR算法研发，建设门锁灯塔项目的端到端能力。 8. 模型量化算法和工具研发，改善芯片自带量化算法性能，建设模型统一量化平台。 9. 模型训练数据建设，建设数据获取、处理、分析、合成的能力，降低成本，提升效率。

更新于 2025-05-15

AI算法工程师

社招算法开发岗

岗位职责： 1.负责LLM在搜推创新AIGC应用中算法研发和应用落地； 2.设计创新AIGC应用中整个链路所涉及的LLM等AI相关算法，确保算法有效性和扩展性，能有效解决复杂业务场景下的用户体验问题； 3.关注并探索LLM相关前沿技术，包括预训练、后训练、RAG、Agent等，能判断技术实际价值，并高效落地应用； 4.理解并洞察用户需求，通过持续的技术产品创新和迭代，驱动用户体验提升以及京东UCVR, GMV平台收益不断增长。

更新于 2025-07-30