探索视觉智能的前沿阵地，寻找未来的技术先锋
在数字化浪潮席卷全球的今天，视觉智能技术正以前所未有的速度重塑各行各业，从医疗影像诊断到自动驾驶感知，从工业质检到内容创作，图像识别、分析、生成等技术已成为推动社会进步的核心引擎，作为腾讯旗下专注于视觉智能研究与产业落地的核心团队，腾讯图像始终以“用科技赋予图像无限可能”为使命，致力于通过前沿算法与海量数据结合，打造业界领先的视觉解决方案，当前，团队正积极布局计算机视觉、机器学习、多媒体处理等关键技术领域，并诚邀全球顶尖人才加入，共同探索视觉智能的边界，驱动技术革新与产业升级。
招聘岗位与技术方向：覆盖全栈视觉技术生态
腾讯图像的招聘需求覆盖从基础研究到工程落地的全链条，旨在构建一支兼具创新力与执行力的复合型团队，核心岗位包括但不限于以下方向：
算法研究员/工程师
- 研究方向：深度学习模型优化（如Transformer、扩散模型）、小样本学习、自监督学习、3D视觉重建、多模态融合等；
- 应用场景：图像生成（如文生图、图生图）、目标检测与分割、图像超分辨率、视频理解与编辑；
- 任职要求：具备扎实的数学与编程基础，熟悉PyTorch/TensorFlow等框架，有顶会论文（CVPR/ICCV/ECCV等）发表者优先。
计算机视觉工程师
- 技术方向：传统CV算法（SIFT/ORB、特征匹配）、实时图像处理、边缘计算优化、跨模态对齐；
- 落地场景：AR/VR视觉定位、工业质检自动化、医疗影像辅助诊断；
- 任职要求：精通C++/Python，有OpenCV/CUDA开发经验，熟悉低延迟系统设计。
机器学习平台开发工程师
- ：构建大规模视觉模型训练平台，优化分布式训练框架，设计自动化模型部署流水线；
- 技术栈：Kubernetes、Docker、TensorRT、ONNX，需具备高并发系统设计与故障排查能力。
产品经理（视觉智能方向）
- 职责描述：结合行业需求规划视觉技术产品路线，协调算法、工程与业务团队推动项目落地；
- 能力要求：具备技术理解力与市场洞察力，有AI产品落地经验者优先。
数据科学与标注专家
- 核心任务：构建高质量视觉数据集，设计数据增强策略，优化标注流程与质量管理体系；
- 技能要求：熟悉数据标注工具（如LabelStudio），有医疗、自动驾驶等领域数据经验者优先。
以下为部分岗位的技能需求概览：
| 岗位类别 | 核心技能要求 | 附加优势条件 |
|---|---|---|
| 算法研究员 | 深度学习、数学建模、论文发表经验 | 熟悉大规模分布式训练、跨领域项目经验 |
| CV工程师 | C++/Python、OpenCV、CUDA、实时系统优化 | 熟悉嵌入式平台开发、硬件加速 |
| 平台开发工程师 | 分布式系统、容器化技术、模型压缩与加速 | 有大规模GPU集群管理经验 |
| 产品经理 | 技术方案解读、需求分析、跨团队协作 | 了解视觉技术商业化路径、行业客户资源 |
我们期待这样的你：能力与价值观的双重契合
腾讯图像不仅关注候选人的技术硬实力，更重视与团队价值观的匹配度，我们理想中的“图像人”应具备以下特质：
- 技术热情与创新精神：对视觉前沿技术保持高度敏感，敢于挑战复杂问题，具备从0到1的突破能力；
- 工程落地能力：能将算法思想转化为高效、稳定的工程方案，注重代码质量与系统性能；
- 协作与沟通：在跨职能团队中清晰表达观点，推动目标共识，具备“客户导向”的服务意识；
- 成长型思维：主动学习新知识，快速适应技术迭代，乐于分享经验并赋能团队。
加入我们：你将获得什么？
顶尖的技术生态与资源支持
- 腾讯内部的海量数据、千亿级参数模型训练资源，以及覆盖云计算、AI芯片的基础设施；
- 与腾讯AI Lab、优图实验室、微信等团队深度协作的机会，参与亿级用户产品的技术打磨；
- 定期的技术分享会、外部学术会议支持，鼓励发表顶会论文与专利申请。
清晰的职业发展路径
- 技术专家路线：从初级工程师到首席科学家，每阶段提供定制化培养计划；
- 管理路线：通过项目历练与领导力培训，向技术管理岗位进阶；
- 内部转岗机制：支持在视觉智能、AI平台、业务部门等方向灵活探索。
开放包容的文化氛围
- 扁平化管理，鼓励技术民主，工程师可直接参与技术决策；
- 弹性工作制与远程办公支持，平衡工作与生活；
- 丰富的团队活动：黑客松、技术沙龙、户外拓展等，构建紧密的协作关系。
招聘流程：高效透明，双向奔赴
- 简历投递：通过腾讯招聘官网或内推通道提交简历，注明“应聘腾讯图像+岗位方向”；
- 技术面试：2-3轮技术面，包括算法题、项目深挖与系统设计；
- 综合面试：与团队负责人及HR沟通，评估价值观匹配度与发展潜力；
- Offer发放：通过后3个工作日内发出正式offer，包含薪酬、职级、入职时间等细节。
相关问答FAQs
Q1：非计算机专业背景，但自学了视觉相关技术，有机会投递算法岗位吗？
A：腾讯图像欢迎跨专业人才，我们更看重候选人的技术实践能力与潜力，建议在简历中突出自学项目（如GitHub开源项目、 Kaggle竞赛获奖、个人博客技术文章），并附上详细的算法实现思路与成果，若通过初筛，面试中会重点考察基础数学知识（如线性代数、概率论）与编程能力，专业背景并非唯一标准。
Q2：入职后是否参与前沿技术的研究？团队如何支持个人学术成长？
A：是的，腾讯图像鼓励员工参与前沿研究，团队每年会设立“创新研究基金”，支持员工提出并探索前沿课题，包括论文发表、专利申请等，与国内外顶尖高校（如清华、北大、斯坦福）建立联合实验室，提供访学机会，内部定期举办“论文研读会”，由资深研究员带领解读最新顶会论文，帮助团队保持技术敏感度。
如果你对视觉智能充满热情，渴望在顶尖平台挑战技术难题，腾讯图像期待你的加入，与我们一起用代码“看见”用算法“创造”可能！
