AIGC算法工程师-视频与边缘

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：从算法工程师成长为AIGC领域的专家，主导核心模型研发
• 产品方向：深入理解业务需求，转型为技术产品负责人或技术项目经理
• 研究方向：持续发表顶会论文，成为研究科学家或团队研究带头人
• 负责AIGC图像视频生成与编辑算法的研发，包括文生图、图生图、视频生成等核心模型的设计与优化
• 推动算法在短视频、电商等业务场景中的产品化落地，如视频擦除、商品海报生成等
• 构建和维护图像视频数据集，进行模型训练、微调及性能提升
• 跟踪前沿研究，参与技术交流，推动团队技术水平提升
• 扎实的深度学习基础，熟悉Diffusion模型（如SD、DiT、ControlNet）的原理和优化方法
• 具备图像/视频生成或编辑领域的实际研发经验，能够独立进行模型训练和调优
• 良好的编程能力（Python、PyTorch等）和工程落地能力
• 较强的研究能力，能快速理解并复现顶会论文方法

申请策略

• 提前了解字节跳动的AIGC产品（如剪映、豆包等），思考自己的技术如何与之结合
• 准备好1-2个核心项目的完整技术阐述，包括问题、方案、实验和结论
• 突出在Diffusion模型或图像视频生成/编辑方向的项目经验，包括模型架构、训练细节和最终效果
• 强调发表的顶会论文或相关竞赛成绩，展示研究能力和技术深度
• 详细描述在业务场景中的落地案例，如如何提升生成速度、质量或定制化能力
• 补充对最新AIGC模型（如Sora、Stable Video Diffusion等）的了解和实践
• 加强工程化能力，学习模型部署、推理加速（如TensorRT、ONNX）等技能

面试指南

• 对于原理类问题：先概述核心概念，再展开关键公式或步骤，最后结合实际经验说明
• 对于方案设计问题：先明确目标，分析约束条件，然后提出可行方案并比较优劣
• 对于项目经验问题：采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出技术深度和量化成果
• 请详细解释DDPM和DDIM的采样过程及区别？
• 如何在视频生成中保持帧间一致性？请提出你的解决方案
• 你如何优化Stable Diffusion的推理速度？
• 请介绍一个你在图像生成项目中遇到的难点及解决思路
• 如何评估一个生成模型的质量？有哪些常用指标？