计算机视觉工程师（人像编辑）

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：从工程师成长为首席科学家（Principal Scientist），主导核心算法方向
• 团队管理路线：担任AI研究团队负责人，带领小组攻克技术难题
• 跨领域发展：拓展到3D视觉、多模态、视频理解等相邻领域
• 设计和优化图像/视频生成与编辑算法，如GAN、Diffusion Model等，提升效果与效率
• 跟踪领域最新研究，快速复现并评估新技术，提出创新改进方案
• 将算法原型落地到移动端和服务端，解决实际部署中的性能与鲁棒性问题
• 扎实的深度学习基础，熟练使用PyTorch或TensorFlow等框架
• 对GAN、Diffusion Model等AIGC算法有深入理解和实践经验
• 具备计算机视觉基础，如图像分割、检测、编辑等
• 良好的论文阅读和算法复现能力，能在CCF-A会议上发表论文

申请策略

• 提前了解美图影像产品（如美图秀秀、美颜相机）中的AI功能，思考如何改进
• 准备一个技术演讲，展示你对AIGC领域的理解和创新想法
• 突出AIGC相关项目经验，如GAN图像编辑、Diffusion模型生成等，并附上效果对比图
• 重点列出顶会论文（CCF-A）或重要竞赛获奖，体现研究实力
• 用量化指标说明算法改进效果，如FID降低、处理速度提升等
• 补充Diffusion Model的实操经验，尝试复现最新论文
• 学习模型轻量化技术（知识蒸馏、量化），了解移动端推理框架如NCNN
• 加强工程能力，掌握C++/Python，熟悉CUDA编程

面试指南

• 针对项目问题，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），突出技术深度和量化成果
• 对对比类问题，从理论原理、训练稳定性、生成质量等维度分析，最后给出选择建议
• 对部署问题，从模型压缩、量化、推理引擎、硬件适配等角度分层回答
• 介绍一个你做的AIGC项目，技术选型、难点和效果
• GAN和Diffusion Model的优缺点对比，以及各自的适用场景
• 如何评估生成图像的质量？有哪些常用指标？
• 如何将一个大模型高效部署到移动端？
• 你最近读了哪些AIGC领域的论文？有什么启发？