AIGC算法工程师-PICO

优缺点分析

角色解读

• 成长为AIGC或3D视觉领域的专家，主导核心算法研发
• 向技术架构师或团队技术负责人发展，负责方向规划
• 积累经验后可转向管理岗，带领团队完成业务目标
• 参与AIGC与3D算法的研发，推动其在MR/XR设备中的落地应用
• 开发高效可扩展的生成算法管线，涵盖数据构建、模型训练、优化及推理加速
• 跟踪计算机视觉与图形学前沿研究，撰写论文和专利，保持技术领先
• 扎实的深度学习与3D视觉理论基础，熟悉常见生成模型
• 精通Python、C/C++及主流深度学习框架（如PyTorch）
• 有AIGC项目实战经验，了解视频生成、场景生成等领域
• 良好的算法工程化能力，关注推理效率和部署优化

申请策略

• 在面试中展现对MR/XR产品和AIGC结合的热情，了解PICO业务方向
• 准备1-2个深度技术项目，能够清晰阐述思路、难点和解决方案
• 突出AIGC相关项目经验，尤其是视频生成、3D视觉方向的实际成果
• 强调论文发表经历或竞赛获奖，体现学术和竞赛能力
• 展示编程能力，特别是Python/C++及深度学习框架的熟练程度
• 列出开源贡献或技术博客，证明主动学习和分享精神
• 深入学习扩散模型、NeRF、3D Gaussian Splatting等前沿技术
• 补充工程优化技能，如模型量化、剪枝、TensorRT部署等

面试指南

• 技术问题采用STAR原则，先说明背景和任务，再讲具体行动和结果
• 开放性问题先给出自己的理解，再分点论述，最后总结观点
• 请介绍当前AIGC领域（如视频生成、3D生成）的最新进展和你最关注的方向
• 手撕代码：实现简单的Transformer或扩散模型推理步骤
• 如何优化生成模型的推理速度？请结合具体场景说明
• 请详细描述你过去的一个AIGC项目，包括问题定义、方法选择和困难解决
• 你对PICO产品的了解？AIGC技术如何提升MR/XR用户体验？
• 复习扩散模型、GAN、VAE、NeRF等核心算法，并理解其数学原理