主分类：计算机视觉与图像感知算法研发
辅助：大模型与生成式算法研发（仅展示）
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": "视觉算法工程师-人像",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "上海",
"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": {
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"degree": "计算机相关专业硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 负责图像处理、深度学习、计算机视觉、模式识别等相关领域的算法研发；\n2. 负责移动端图像的智能图像效果研发，包括但不限于深度估计，降噪，超分，补全，分割，识别等；\n3. 结合AI技术完成手机端侧落地需求，跟踪AI领域前沿方向，实现探索创新；\n4. 基于最新的AIGC技术包括不限于GAN、Diffusion，完成图像/视频编辑、文生图、图生图、图像补全生成等任务研发，并解决可控性、可编辑、保真性、定制化等核心问题。",
"requirements_text": "1. 计算机相关专业硕士及以上学历，熟练掌握C/C++、python编程语言；\n2. 熟练掌握一种或几种深度学习框架（Tensorflow /Pytorch/MXNet等），熟练掌握transformer、Diffusers等大模型库使用，具有较强的算法实现能力；\n3. 熟练掌握diffusion相关的各种采样、编码、迭代等基本知识，熟练掌握styleGan、Stable diffusion 系列论文方法，并完整训练且微调过相关大模型；\n4. 有大模型端侧部署落地经验优先；\n5. 在领域内顶会/顶刊有论文发表者，在各类视觉竞赛、算法竞赛中获得较高名次，在GitHub较大影响力开源项目有贡献者优先考虑。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"深度学习",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "4. 有大模型端侧部署落地经验优先；5. 在领域内顶会/顶刊有论文发表者，在各类视觉竞赛、算法竞赛中获得较高名次，在GitHub较大影响力开源项目有贡献者优先考虑",
"job_highlights": "未披露"
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"contact_methods": [
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"hire_time": "未披露",
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"fulltext": "视觉算法工程师-人像\n职位描述\n1. 负责图像处理、深度学习、计算机视觉、模式识别等相关领域的算法研发；\n2. 负责移动端图像的智能图像效果研发，包括但不限于深度估计，降噪，超分，补全，分割，识别等；\n3. 结合AI技术完成手机端侧落地需求，跟踪AI领域前沿方向，实现探索创新；\n4. 基于最新的AIGC技术包括不限于GAN、Diffusion，完成图像/视频编辑、文生图、图生图、图像补全生成等任务研发，并解决可控性、可编辑、保真性、定制化等核心问题。\n\n职位要求\n1. 计算机相关专业硕士及以上学历，熟练掌握C/C++、python编程语言；\n2. 熟练掌握一种或几种深度学习框架（Tensorflow /Pytorch/MXNet等），熟练掌握transformer、Diffusers等大模型库使用，具有较强的算法实现能力；\n3. 熟练掌握diffusion相关的各种采样、编码、迭代等基本知识，熟练掌握styleGan、Stable diffusion 系列论文方法，并完整训练且微调过相关大模型；\n4. 有大模型端侧部署落地经验优先；\n5. 在领域内顶会/顶刊有论文发表者，在各类视觉竞赛、算法竞赛中获得较高名次，在GitHub较大影响力开源项目有贡献者优先考虑。\n1. 负责图像处理、深度学习、计算机视觉、模式识别等相关领域的算法研发；\n2. 负责移动端图像的智能图像效果研发，包括但不限于深度估计，降噪，超分，补全，分割，识别等；\n3. 结合AI技术完成手机端侧落地需求，跟踪AI领域前沿方向，实现探索创新；\n4. 基于最新的AIGC技术包括不限于GAN、Diffusion，完成图像/视频编辑、文生图、图生图、图像补全生成等任务研发，并解决可控性、可编辑、保真性、定制化等核心问题。\n1. 计算机相关专业硕士及以上学历，熟练掌握C/C++、python编程语言；\n2. 熟练掌握一种或几种深度学习框架（Tensorflow /Pytorch/MXNet等），熟练掌握transformer、Diffusers等大模型库使用，具有较强的算法实现能力；\n3. 熟练掌握diffusion相关的各种采样、编码、迭代等基本知识，熟练掌握styleGan、Stable diffusion 系列论文方法，并完整训练且微调过相关大模型；\n4. 有大模型端侧部署落地经验优先；\n5. 在领域内顶会/顶刊有论文发表者，在各类视觉竞赛、算法竞赛中获得较高名次，在GitHub较大影响力开源项目有贡献者优先考虑。",
"standard_classification": {
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