AIGC算法专家（视频生成）-Seed

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师成长为技术专家，深入研究视频生成、多模态等方向
• 可转向团队技术负责人或产品负责人角色，参与战略方向制定
• 在字节跳动内部跨团队流动，接触MLLM、AI for Science等多元领域
• 研究并开发AIGC领域的前沿算法，尤其是视频生成、图像生成或3D生成模型
• 将研究成果转化为基础模型，支持字节跳动内部多个产品（如豆包、即梦）的AI能力
• 探索以AI为核心的新产品方向，推动技术创新落地
• 扎实的计算机视觉基础，熟悉多模态理解或多模态大语言模型
• 熟练的算法与编程能力，精通Python和C/C++
• 有顶会论文发表经验者优先，需具备独立研究能力

申请策略

• 深入了解字节跳动Seed团队的公开成果（如豆包大模型、即梦产品），在面试中展现对其技术方向的思考
• 准备一个完整的AIGC项目案例，从问题定义到模型实现和效果评估
• 突出计算机视觉或AIGC方向的项目经验，尤其是视频生成、多模态预训练相关
• 列出发表的顶会论文，强调在CVPR、NeurIPS等会议的工作
• 展示编程能力，特别是Python和C++的熟练程度
• 补充多模态大语言模型（如LLaVA、BLIP-2）的实践经验
• 学习Diffusion模型、Transformer在视频生成中的应用（如Stable Video Diffusion）

面试指南

• 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果，结构化回答项目经验
• 对于开放性问题，先明确场景和约束，再给出技术方案，并讨论trade-off
• 请详细介绍你参与过的一个AIGC项目，包括模型设计、训练策略和最终效果
• 如何评价当前视频生成模型（如Sora、VideoCrafter2）的优缺点？
• 在多模态模型中，如何对齐视觉和文本特征？请举例说明
• 你如何看待扩散模型与自回归模型在视频生成中的适用场景？
• 假设需要设计一个高分辨率视频生成模型，你会如何考虑计算效率与质量平衡？
• 复习近两届CVPR/ICCV/NeurIPS在AIGC方向的重要论文，特别是视频生成和多模态