AIGC算法专家（视频生成）-Seed

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：从算法专家成长为领域科学家，引领AIGC视频生成技术突破
• 管理方向：可向技术Leader发展，带领团队推进研究项目
• 产品方向：结合业务需求，将算法落地为新产品或平台功能
• 负责计算机视觉和AIGC领域的前沿算法研究，特别是视频生成、图像生成或多模态对齐技术
• 将研究成果转化为基础模型，支持字节跳动内部如豆包、即梦等产品的AI能力
• 探索AI驱动的新产品方向，进行技术创新与原型验证
• 扎实的计算机视觉和深度学习基础，熟悉多模态理解、大语言模型等方向
• 熟练的编程能力，精通Python和C/C++，能够快速实现和调试算法
• 有顶会论文发表经验（如CVPR、NeurIPS等），具备独立科研能力

申请策略

• 展示对AIGC领域的热情，研究过字节跳动相关产品（如剪映、即梦）的同学加分
• 准备好技术案例，能清晰阐述研究思路和实验结果
• 突出计算机视觉或AIGC相关项目经历，尤其是视频生成、多模态领域的成果
• 列举发表的顶会论文，并简要说明论文贡献和创新点
• 强调编程能力，特别是Python/C++的熟练度，以及开源项目经历
• 深入理解Diffusion Models、Transformer、Vision Transformer等前沿架构
• 熟悉多模态大模型的训练和微调，如CLIP、LLaVA等
• 掌握模型部署和优化工具（如TensorRT、ONNX），或了解分布式训练框架

面试指南

• 采用STAR方法：说明背景（Situation）、任务（Task）、行动（Action）和结果（Result）
• 对于开放性问题，先阐述核心思想，再列举具体技术细节，最后总结优缺点
• 展示对比思维：比较不同方法的优劣，体现深度理解
• 您如何设计一个视频生成模型？请简要说明技术路线
• 请介绍一个您发表的论文，包括问题定义、方法和创新点
• 在多模态对齐中，您遇到过哪些挑战？如何解决？
• 您对扩散模型和自回归模型在视频生成中的优劣怎么看？
• 如何评估生成视频的质量？有哪些常用指标和局限性？