3D生成基座算法工程师-抖音

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：从算法工程师到3D生成领域专家，主导下一代3D AIGC技术方向
• 团队管理：成长为技术负责人或团队Leader，带领团队攻克技术难题
• 业务影响：将技术成果大规模落地，影响亿级用户体验，推动行业创新
• 研发3D AIGC大模型，包括图文生3D、智能拓扑、材质生成等核心算法，突破传统3D创作技术边界
• 攻坚3D几何和纹理表征学习的核心瓶颈，构建统一高效的大模型基座，支持多场景3D内容生成
• 探索多模态数据融合技术，利用数据驱动范式解决3D高质量数据稀缺问题，提升生成质量与效率
• 参与搭建大规模3D内容生成平台，将算法落地到抖音、多闪等亿级用户场景中
• 精通Python及PyTorch框架，具备高性能计算加速能力，能够高效实现深度学习模型
• 深入理解扩散模型、GPT等生成式模型原理，有3D/图像/视频生成大模型研发经验
• 在计算机视觉、计算机图形学、NLP或强化学习领域有研究积累，能阅读并复现前沿论文
• 具备良好的问题分析与解决能力，对3D生成技术充满热情，善于团队协作

申请策略

• 在简历中附上个人技术博客或GitHub链接，展示对3D生成领域的持续关注和实践
• 面试前准备一个3-5分钟的自我介绍，重点说明你对3D生成技术的热情、过往项目亮点以及为何想加入字节跳动抖音直播AI团队
• 突出顶会论文发表经历，尤其是SIGGRAPH、CVPR、ICCV等计算机视觉/图形学顶会论文，并说明你的贡献和创新点
• 强调3D/图像/视频生成大模型的实际开发经验，包括使用的框架、模型架构、数据集和最终效果
• 展示在PyTorch框架下的高性能计算优化经验，如分布式训练、混合精度、模型压缩等
• 如果有Unity/Unreal引擎实践经验，务必单独列出，属于加分项
• 复习扩散模型、Transformer、NeRF等前沿生成模型的理论与实现，掌握主流代码库（如HuggingFace Diffusers）
• 动手实现一个3D生成项目（如基于扩散模型的文本到3D），并开源到GitHub，展示技术实力

面试指南

• 针对模型原理类问题：先解释核心概念（如扩散过程、逆扩散过程），再结合具体应用场景（如文本到3D）说明模型设计要点，最后举例说明你可能做的改进
• 针对项目经验类问题：使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出技术挑战和你的创新解决方案，并量化成果
• 针对开放性问题：先给出你的观点，再提供2-3个具体技术方向或趋势作为支撑，展现你的技术视野
• 请详细解释扩散模型的原理，以及如何将其应用于3D内容生成？
• 谈谈你过去参与的3D生成项目，遇到过哪些技术难点？你是如何解决的？
• 如何评估3D生成模型的质量？有哪些常用的评价指标和数据集？
• 在PyTorch中实现分布式训练时，你会如何优化数据加载和通信效率？
• 你对3D AIGC的未来发展方向怎么看？有哪些亟待解决的关键问题？