AIGC图像生成算法工程师-火山方舟

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：从单一图像生成扩展为多模态生成（视频、3D、语音），成为AIGC领域资深专家
• 管理方向：可逐步带领小团队，负责算法模块或产品线，晋升为技术Leader或总监
• 业务方向：深入理解内容创作场景，转型为AI产品经理或技术战略岗位
• 优化Seedream系列图像生成模型的核心算法，提升图像理解、生成和编辑能力
• 推动AIGC技术在内容创作、特效制作、素材生成等业务场景落地
• 参与技术规划，跟踪扩散模型、自回归模型等前沿方向，探索下一代图像生成方案
• 与工程团队协作，将算法模型部署到火山方舟平台，服务大规模用户
• 深入理解扩散模型、自回归模型等生成式AI核心算法，有大规模训练经验
• 熟练使用Python和C/C++，具备扎实的算法与编程功底
• 熟悉多模态、AIGC、CV等领域知识，能够独立进行研究和实验
• 在顶级会议（如CVPR、ICCV、NeurIPS）发表过论文者优先，需具备较强论文阅读与复现能力

申请策略

• 关注字节跳动的技术博客和开源项目，了解内部技术栈和业务方向，在面试中体现对公司的认知
• 准备一个有代表性的项目故事，从问题定义、模型设计到实验结果，展示完整的研究能力
• 重点突出在扩散模型、自回归模型等生成算法上的项目经验和成果，包括公开论文或开源项目
• 强调大规模训练经验，如分布式训练、模型压缩、推理优化等
• 展示多模态或CV领域的顶级会议论文或竞赛排名，体现学术能力
• 系统梳理扩散模型（DDPM、Stable Diffusion、DALL-E等）的理论和代码实现，准备复现经典论文
• 补充C/C++编程和系统优化知识，了解CUDA编程等高性能计算技能

面试指南

• 使用STAR原则（情境、任务、行动、结果）回答项目相关问题
• 对于算法问题，先明确数学原理，再结合实际经验（如大规模训练中的trick）展开
• 展示对最新论文的阅读深度，如对比不同模型（GAN/扩散/自回归）的优劣
• 请解释扩散模型的训练和采样过程，如何加速？
• 如何设计一个文本到图像的生成模型，有哪些关键模块？
• 在多模态模型中，如何对齐视觉和文本特征？
• 你遇到过训练不收敛的情况吗？如何解决？
• 如何评估生成图像的质量？有哪些指标？