AIGC算法专家（图像生成）-Seed

优缺点分析

角色解读

• 技术路线：从算法专家成长为领域技术负责人，主导核心算法方向
• 管理路线：可向技术团队Leader发展，带领团队攻关难题
• 跨界发展：积累AIGC经验后，可拓展至多模态、LLM等前沿领域
• 负责图像、视频和3D生成模型的研发与优化，推动AIGC技术前沿
• 将研究成果落地到字节跳动内部产品，提升多模态生成能力
• 参与探索AI新应用场景，如内容创作、交互式生成等
• 扎实的计算机视觉和生成模型基础，熟悉扩散模型、GAN或Transformer
• 熟练的编程能力，精通Python和C/C++，具备大规模训练经验
• 良好的研究能力和创新思维，有高质量论文或竞赛经历更佳

申请策略

• 关注字节跳动 Seed 团队的研究方向和产品动态，面试中展示对业务的思考
• 准备1-2个能体现算法创新性的项目案例，详细讲述技术难点和解决方案
• 突出在图像生成、扩散模型或多模态方向的论文、竞赛或开源项目
• 强调大规模训练经验，如分布式训练、数据Pipeline构建等
• 展示编程能力和工程落地能力，附上GitHub或个人项目链接
• 补充强化学习（RLHF）和LLM相关知识，扩展技术广度
• 熟悉PyTorch/深度学习框架的底层优化，提升训练效率

面试指南

• 原理类问题：先分点阐述核心机制，再对比不同方法的优劣，最后结合实际应用
• 项目类问题：STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出算法创新和量化效果
• 开放性问题：展示思考框架，先归纳问题本质，再提出多个方案并权衡
• 扩散模型的基本原理是什么？DDPM和Score-based模型的区别？
• 如何加速扩散模型的采样过程？
• 描述你参与过的一个生成项目，从数据、模型到部署的完整流程
• GAN训练不稳定的原因及常用改进方法
• 如何评估生成图像的质量？你使用过哪些指标？