AIGC图像视频生成算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 向高级算法专家或技术负责人方向发展，深入AIGC领域
• 积累项目经验后，可转向AI产品经理或技术管理岗位
• 通过持续研究，在学术界或工业界建立技术影响力
• 研究AIGC图像视频生成领域的前沿技术，如扩散模型和生成算法
• 开发和优化图像视频生成算法，提升算法性能和效果
• 实现创新算法，确保在工业和学术界保持技术领先
• 扎实的计算机视觉和深度学习知识，熟悉CNN、Transformer等架构
• 优秀的编码能力，熟练使用Python和深度学习框架如PyTorch
• 数据结构和算法功底，具备独立复现SOTA论文的能力

申请策略

• 了解荣耀公司在AI领域的布局和产品方向，展示与公司业务的契合度
• 准备展示个人技术作品，如GitHub仓库、论文复现报告或算法原型
• 突出在AIGC或图像视频生成领域的项目经验，如复现论文、竞赛成果
• 强调Python编程、深度学习框架使用和算法实现能力
• 如有相关论文或专利，务必在简历中明确列出
• 深入学习扩散模型（如DDPM、LDM）和生成对抗网络（GAN）的最新进展
• 通过实践项目提升算法优化和性能调优能力

面试指南

• 结合理论基础和实际项目经验，分步骤阐述技术细节
• 强调问题解决思路，从问题定义、方案设计到实施验证
• 展示对前沿技术的跟踪和独立思考能力，避免泛泛而谈
• 请解释DDPM（去噪扩散概率模型）的基本原理及其在图像生成中的应用
• 你如何优化一个图像生成算法的性能，比如提升生成速度或质量？
• 描述一个你独立复现SOTA论文的经历，遇到了哪些挑战？
• 对于AIGC技术的未来发展趋势，你有什么看法？
• 如果你加入团队，你计划如何推动AIGC技术的突破？