计算机视觉算法实习生 / Summer Intern- Computer Vision Algorithm （北京）

优缺点分析

角色解读

• 实习转正后，可向算法工程师方向发展，逐步成长为团队核心技术骨干
• 在CV/AIGC领域深耕，未来可晋升为高级算法专家或技术Leader
• 积累顶级会议论文和专利成果，为学术或工业界发展奠定基础
• 跟踪计算机视觉和AIGC前沿技术，参与图像/视频生成、编辑、增强等算法的研究与开发
• 设计并训练Diffusion Models、GAN、ViT等视觉模型，优化模型效果与性能
• 将算法落地到实际产品中，编写核心代码，产出Demo或SDK，并根据反馈迭代
• 有机会撰写技术专利或发表论文，推动团队技术积累
• 扎实的深度学习基础，熟悉PyTorch等框架，能独立进行模型训练与调优
• 掌握计算机视觉至少一个子领域（如图像生成、分割、检测等）的算法原理与实践
• 熟练使用Python编程，具备良好的数学和算法能力
• 对AIGC技术充满热情，能熟练运用AI工具，保持对前沿研究的关注

申请策略

• 了解美图的产品和影像技术方向，在申请中展示你对公司业务的理解和兴趣
• 关注AIGC行业动态，准备好对最新技术（如Sora、Stable Diffusion等）的看法
• 突出计算机视觉相关的项目经验或研究经历，尤其是图像生成、分割、检测等方向
• 在简历中列出熟悉的深度学习框架（如PyTorch）和具体模型（如Diffusion Models、GAN等）
• 如有论文发表或开源项目贡献，务必重点展示，尤其是顶会论文
• 描述在算法优化、模型训练调参方面的实际成果，用数据量化效果提升
• 提前复习Diffusion Models、GAN、ViT等主流模型原理，动手复现相关论文代码
• 提升工程能力，熟悉C++加分，可以练习使用CUDA或模型加速技术

面试指南

• 对于项目类问题，可按照STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述，突出你的技术贡献和量化成果
• 对于算法对比类问题，从原理、适用场景、性能、发展现状等角度分析，体现深度思考
• 对于开放式设计问题，先明确问题定义，再分步骤提出方案，并讨论可能的分支和优化方向
• 请介绍一个你参与过的计算机视觉项目，包括技术选型、模型结构、遇到的挑战和解决方案
• Diffusion Models和GAN在图像生成上各有什么优缺点？你如何选择？
• 如何评价一个图像生成模型的效果？有哪些常用的评估指标？
• 给定一个具体的图像编辑任务（如去水印、超分），你会如何设计算法流程？
• 你在PyTorch中如何优化模型训练速度？比如数据加载、混合精度训练等