算法研究员

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕CV和多模态领域，成为算法专家
• 管理路线：带领团队负责算法项目，向技术经理发展
• 跨领域发展：向大模型应用架构师或AI产品负责人转型
• 负责计算机视觉和多模态大模型的算法研发，包括数字人、图像/视频生成等
• 跟踪前沿AI研究，制定垂直场景解决方案，推动技术落地
• 与业务团队合作，优化算法在实际场景中的性能
• 扎实的深度学习理论基础，熟悉GAN、Diffusion、Transformer等主流模型
• 熟练使用Python/C++和PyTorch/TensorFlow框架
• 有生成模型或多模态模型项目经验，以及顶会论文优先

申请策略

• 了解平安的业务场景，思考算法如何赋能金融（如风控、营销）
• 准备技术笔面试，熟悉常见算法题和模型原理，准备系统设计题
• 突出生成模型、多模态相关项目经验，包括具体模型和效果
• 列出顶会论文或竞赛成绩，体现研究能力
• 展示使用PyTorch/TensorFlow的工程能力，包括模型训练、优化和部署经验
• 补充大模型（如LLM、多模态大模型）相关知识和实践
• 学习扩散模型、GAN等生成模型的最新进展，并尝试复现

面试指南

• 结构化回答：背景-方法-结果，突出自己的贡献和难点解决
• 原理对比：从公式和直觉出发，对比不同模型的本质差异
• 结合实际：结合业务场景说明评估指标选择的依据
• 请介绍一个你参与过的生成模型项目，包括任务、方法、结果
• 解释Diffusion模型的原理，并与GAN对比优缺点
• 如何评估生成图像质量？有哪些常用指标？
• 多模态大模型中的CLIP如何工作？
• 如何优化模型在推理速度或内存占用？