AIGC算法专家-智能创作（北京/上海/深圳/杭州）

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：从算法工程师成长为AIGC领域的专家，发表顶会论文，成为团队技术带头人
• 架构转型：积累大规模分布式训练和推理经验，转向AI系统架构师或技术负责人
• 跨界发展：深入理解业务，转向AI产品经理或技术战略岗位，主导AI产品的技术方向
• 负责多模态、GAN、Stable Diffusion等生成模型的研发与优化，追踪计算机视觉领域前沿技术
• 参与技术规划，把握图像/视频生成技术的发展趋势，并将算法落地到特效、素材生成等业务场景
• 与产品、工程团队协作，将AI能力集成到抖音、剪映等C端产品中，提升用户创作体验
• 扎实的计算机视觉和深度学习基础，熟悉GAN、扩散模型等生成算法
• 精通Python，熟练使用PyTorch/TensorFlow等框架，具备较强的编程和调试能力
• 良好的沟通协作能力，能够在跨团队环境中推动技术落地

申请策略

• 了解字节跳动旗下产品（抖音、剪映）的创作功能，思考如何通过AIGC提升用户体验，在面试中展现产品思维
• 重点突出自身在图像生成、GAN、扩散模型等AIGC方向的项目经验，尤其是落地到实际产品的案例
• 列出顶会论文或开源贡献，展示学术研究能力和技术深度
• 强调在计算机视觉领域的完整项目生命周期经验，包括数据处理、模型训练、部署优化等
• 如果缺乏AIGC经验，建议先学习Stable Diffusion、ControlNet等主流模型，并实践复现
• 加强工程能力，熟悉分布式训练框架（如DeepSpeed、Megatron）和模型压缩技术

面试指南

• 技术原理类问题：先用一句话定义，然后分点阐述关键概念、公式或流程，最后结合实际经验谈理解
• 项目经验类问题：采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），重点突出你的技术贡献和量化成果
• 开放思考类问题：先明确问题边界，列出可行方案并比较优缺点，最后给出推荐方案并说明理由
• 请详细讲解GAN和扩散模型的核心原理，并比较它们各自的优缺点
• 描述一个你负责的AIGC项目，从数据收集、模型选型到最终部署的完整过程，遇到了哪些挑战？如何解决？
• 如何评估图像生成模型的质量？除了FID、IS等指标，你还关注什么？
• 如果要将Stable Diffusion部署到移动端，你会做哪些优化？
• 请说出你最近关注的3篇计算机视觉顶会论文，并谈谈它们的创新点