AIGC算法专家（视频生成/数字人方向）-Commercial AI

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深发展：从算法专家到首席科学家，深耕AIGC生成式AI，成为领域顶级专家
• 横向拓展：向多模态、LLM、3D生成等前沿方向延伸，或转向AI产品化、技术管理路线
• 业务影响提升：从单点算法优化到商业化全链路设计，深入理解广告业务，成为技术+业务的复合型人才
• 探索并应用GPT、Diffusion等生成式模型，自动生成广告文案、图片、视频等创意内容，提升广告效果和制作效率
• 参与GPT、Diffusion等生成式模型的算法研发与优化，跟踪计算机视觉和NLP前沿技术，推动模型迭代
• 针对业务场景设计创意算法解决方案，将最新技术落地到自动化创作及优化能力中，赋能商业化场景
• 扎实的深度学习基础，熟悉Diffusion Model、GAN、VAE等生成模型，有图像/视频生成或编辑经验
• 熟悉NLP算法，有GPT类模型优化与应用实践经验，理解文本生成、多模态理解等方向
• 强大的编程能力和算法功底，能快速实现并验证算法，有ACM/NOI/Kaggle等竞赛获奖经历更佳

申请策略

• 在简历中附上个人GitHub链接或项目Demo，展示动手能力与技术热情
• 关注字节跳动商业化AI团队的技术博客与开源项目，面试时体现对业务的理解
• 突出生成式模型项目经验，如Diffusion、GAN、GPT相关论文或产品，量化效果提升（如转化率、点击率等）
• 展示竞赛获奖或高水平论文（如顶会发表），体现算法创新能力与编程实力
• 强调大厂实习或相关工作经验，尤其是广告、推荐、图像/NLP方向的实际成果
• 若缺乏视频生成经验，可自学Stable Video Diffusion、AnimateDiff等开源项目，并尝试复现
• 加强对LLM的理解，如GPT-4、Llama的微调与推理加速，掌握LoRA、P-Tuning等高效方法
• 补充多模态模型知识，如CLIP、BLIP、ImageBind等，理解图文联合表征

面试指南

• 先讲核心原理，再结合项目经验，最后给出优化思路（如引入时序模块、对抗训练等）
• 采用STAR法则：Situation（背景）、Task（任务）、Action（行动）、Result（结果），量化成果
• 从模型选型、数据构建、训练技巧、评估方法、落地挑战等维度系统阐述
• 请详细讲解Diffusion Model的工作原理，如何应用到视频生成中？
• 你如何评估生成广告素材的质量？有哪些自动化评测指标？
• 谈谈你过去做过的AIGC项目，模型选型、训练优化、落地效果如何？
• 如何用GPT生成广告文案？你如何处理生成内容的多样性与相关性平衡？
• 对于视频生成中的时序一致性，你有何解决方案？