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    "job": {
        "job_title": "AI算法工程师",
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        "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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        "degree": "硕士及以上",
        "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。\n",
        "requirements_text": "1. 硕士及以上，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。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
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            "PyTorch",
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            "模型训练",
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        ],
        "preferred_qualifications": "1. 硕士及以上，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",
        "job_highlights": "未披露"
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    "contact": {
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    "fulltext": "AI算法工程师\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\n职位要求\n1. 硕士及以上，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。\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\n1. 硕士及以上，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。",
    "standard_classification": {
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