主分类：计算机视觉与图像感知算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI算法工程师-生态链",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "武汉",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法研发"AI生成
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"company": {
"company_name": "小米集团",
"company_industry": "消费电子 / 智能制造 / 物联网",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "xiaomi.com",
"company_description": "小米是一家消费电子和智能制造企业，以智能手机、智能硬件和物联网平台为核心。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "在读硕士",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、参与智能家居设备（如智能门锁、监控摄像头、智能厨电、传感类产品等）端侧图像算法的研发与落地，聚焦轻量化小模型方向；\n2、参与计算机视觉算法开发，包括但不限于目标检测、关键点、分类识别、目标跟踪、图像分割等深度学习算法；\n3、参与模型的训练、调优与评测，围绕端侧算力约束做轻量化与性能优化（剪枝、蒸馏、量化等）；\n4、参与模型量化与部署工作，在嵌入式/芯片平台上完成模型移植与推理加速，改善端侧运行效率；\n5、参与训练数据的采集、清洗、标注管理与数据分析，协助搭建数据处理流程，提升数据质量与研发效率；\n6、跟踪业界前沿的轻量级视觉算法进展，参与算法调研、原型验证与文档整理。",
"requirements_text": "1、在读硕士，计算机、自动化、电子信息、人工智能等相关专业，计算机视觉、深度学习、图像处理方向优先；\n2、掌握深度学习与计算机视觉基础，熟悉常见的检测/分类/分割/跟踪等算法原理；\n3、熟悉至少一种主流深度学习框架（PyTorch / TensorFlow 等），有完整的模型训练与调优实践经验；\n4、熟悉 Python，了解 C++；熟悉 Linux 开发环境，有 OpenCV 使用经验者优先；\n5、有模型轻量化、量化或端侧/嵌入式部署经验者优先；\n6、责任心强，学习能力强，有良好的沟通协作能力，能保证稳定的实习时间。\n加分项：\n1、有顶会论文、算法竞赛获奖经历、高质量开源项目等；\n2、有智能硬件、IoT、边缘计算相关项目经验。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"Linux",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"深度学习",
"计算机视觉",
"模型训练",
"嵌入式",
"学习能力"
],
"preferred_qualifications": "1、在读硕士，计算机、自动化、电子信息、人工智能等相关专业，计算机视觉、深度学习、图像处理方向优先；熟悉 Linux 开发环境，有 OpenCV 使用经验者优先；5、有模型轻量化、量化或端侧/嵌入式部署经验者优先；加分项：",
"job_highlights": "未披露"
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"posting": {
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"fulltext": "AI算法工程师-生态链\n职位描述\n1、参与智能家居设备（如智能门锁、监控摄像头、智能厨电、传感类产品等）端侧图像算法的研发与落地，聚焦轻量化小模型方向；\n2、参与计算机视觉算法开发，包括但不限于目标检测、关键点、分类识别、目标跟踪、图像分割等深度学习算法；\n3、参与模型的训练、调优与评测，围绕端侧算力约束做轻量化与性能优化（剪枝、蒸馏、量化等）；\n4、参与模型量化与部署工作，在嵌入式/芯片平台上完成模型移植与推理加速，改善端侧运行效率；\n5、参与训练数据的采集、清洗、标注管理与数据分析，协助搭建数据处理流程，提升数据质量与研发效率；\n6、跟踪业界前沿的轻量级视觉算法进展，参与算法调研、原型验证与文档整理。\n\n职位要求\n1、在读硕士，计算机、自动化、电子信息、人工智能等相关专业，计算机视觉、深度学习、图像处理方向优先；\n2、掌握深度学习与计算机视觉基础，熟悉常见的检测/分类/分割/跟踪等算法原理；\n3、熟悉至少一种主流深度学习框架（PyTorch / TensorFlow 等），有完整的模型训练与调优实践经验；\n4、熟悉 Python，了解 C++；熟悉 Linux 开发环境，有 OpenCV 使用经验者优先；\n5、有模型轻量化、量化或端侧/嵌入式部署经验者优先；\n6、责任心强，学习能力强，有良好的沟通协作能力，能保证稳定的实习时间。\n加分项：\n1、有顶会论文、算法竞赛获奖经历、高质量开源项目等；\n2、有智能硬件、IoT、边缘计算相关项目经验。\n1、参与智能家居设备（如智能门锁、监控摄像头、智能厨电、传感类产品等）端侧图像算法的研发与落地，聚焦轻量化小模型方向；\n2、参与计算机视觉算法开发，包括但不限于目标检测、关键点、分类识别、目标跟踪、图像分割等深度学习算法；\n3、参与模型的训练、调优与评测，围绕端侧算力约束做轻量化与性能优化（剪枝、蒸馏、量化等）；\n4、参与模型量化与部署工作，在嵌入式/芯片平台上完成模型移植与推理加速，改善端侧运行效率；\n5、参与训练数据的采集、清洗、标注管理与数据分析，协助搭建数据处理流程，提升数据质量与研发效率；\n6、跟踪业界前沿的轻量级视觉算法进展，参与算法调研、原型验证与文档整理。\n1、在读硕士，计算机、自动化、电子信息、人工智能等相关专业，计算机视觉、深度学习、图像处理方向优先；\n2、掌握深度学习与计算机视觉基础，熟悉常见的检测/分类/分割/跟踪等算法原理；\n3、熟悉至少一种主流深度学习框架（PyTorch / TensorFlow 等），有完整的模型训练与调优实践经验；\n4、熟悉 Python，了解 C++；熟悉 Linux 开发环境，有 OpenCV 使用经验者优先；\n5、有模型轻量化、量化或端侧/嵌入式部署经验者优先；\n6、责任心强，学习能力强，有良好的沟通协作能力，能保证稳定的实习时间。\n加分项：\n1、有顶会论文、算法竞赛获奖经历、高质量开源项目等；\n2、有智能硬件、IoT、边缘计算相关项目经验。",
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