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AIGC生成算法工程师
AIGC生成算法工程师
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
3D生成
Aigc
Dit
Vla
Vlm
多模态
大模型
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
西安头部企业核心AIGC算法岗，技术前沿且成长空间大，薪资具竞争力，但工作强度与WLB未明确。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.8万
比机器学习工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 320 个在招
市场机会
选择适中
西安 · 机器学习工程 · 19 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责AIGC多模态生成模型（如VLM、VLA、DiT）的技术演进与效果优化，推动文本生成图像/视频、3D场景及数字人等前沿技术的业务落地
适合具备扎实算法研究背景与工程转化能力，致力于在AIGC领域构建核心竞争力的技术人才
最低要求
计算机科学、机器学习、统计学、应用数学等专业领域
有良好的研究背景和成果，对算法研究兴趣浓厚，业务抽象能力强
具备创造性思维，能够将全新想法转化为工程应用
对研究工作充满热情，具备良好的团队合作精神和沟通能力
具备较强的编程能力，精通主流编程语言，如C++ /Java /Python等
工作职责
负责前沿模型与算法竞争力的构建与突破，包括但不限于VLM、VLA以及DiT等多模态理解及生成式模型的技术演进与效果优化
负责AIGC媒体生成能力构建并落地，设计并实现领域内关键技术方案，围绕具体业务场景，推动相关技术落地，包括但不限于文本生成图片或视频，2D内容风格化，3D物体、3D场景、数字人等
负责AIGC媒体生成领域前沿技术研究和竞品分析，保持对学术界和业界技术趋势的持续跟踪
负责将生成领域前沿技术及时、适时的进行转化和优化，构筑荣耀公司在业界的领先竞争力
优先资格
有大模型研发相关经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AIGC与多模态大模型这一当前最具前景的技术赛道，能够接触并落地前沿的生成式AI技术
- 依托大型科技公司的平台资源与业务场景，算法研究成果能够快速转化为实际产品，成就感强
- 岗位职责明确涵盖从前沿研究到工程落地的全链路，有助于培养复合型AI技术能力
- 适合对AIGC和多模态大模型充满热情，具备扎实算法研究背景且渴望将技术转化为实际产品的技术极客
缺点 / 挑战
- AIGC领域技术迭代极快，需要持续投入大量时间跟踪最新论文与竞品动态，学习压力较大
- 将前沿模型（如3D生成、数字人）在终端或实际业务中落地，可能面临算力、延迟与效果之间的工程权衡挑战
角色解读
- 纵向可发展为AIGC算法专家或首席科学家，深入攻克多模态生成与理解的核心技术难题
- 横向可向AI产品技术负责人或AI架构师转型，统筹AIGC技术在终端设备或云端业务的全链路落地
- 负责VLM、VLA、DiT等多模态理解及生成式模型的技术演进与效果优化，提升模型竞争力
- 设计并实现AIGC媒体生成技术方案，推动文本生成图像/视频、2D风格化、3D物体/场景及数字人等技术在具体业务场景中的落地
- 跟踪学术界和业界AIGC前沿技术趋势，进行竞品分析，并将前沿技术转化为实际产品能力
- 扎实的计算机科学、机器学习或应用数学专业基础，具备良好的算法研究背景与成果
- 精通C++、Java或Python等主流编程语言，具备将算法想法转化为工程应用的较强编码能力
- 熟悉多模态大模型（如VLM、DiT）及AIGC生成技术，有相关大模型研发经验者优先
申请策略
- 提前体验并分析荣耀现有的AIGC相关功能或竞品，准备针对性的优化建议与业务落地思考
- 重点突出在多模态模型（VLM、DiT等）或AIGC生成领域的具体研究成果、论文发表或开源项目贡献
- 详细展示将算法模型工程化落地的经验，强调在算力优化、推理加速或业务指标提升方面的实际成果
- 体现对C++/Python等编程语言的精通程度，以及在复杂系统架构设计中的代码能力
- 深入学习DiT、VLA等最新多模态生成架构，掌握3D内容生成与数字人相关的前沿技术栈
- 提升大模型在端侧或边缘设备上的部署与优化能力，了解模型压缩与推理加速技术
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出在算法优化和工程落地中的具体行动与量化收益
- 对于技术选型与权衡问题，采用“明确目标-分析约束-对比方案-得出结论”的逻辑框架，展现系统性思维
- 请详细介绍你参与过的多模态生成模型（如VLM或DiT）项目，你在其中解决了哪些核心技术难题？
- 在将AIGC技术（如文本生成图像或3D场景）落地到具体业务场景时，你如何平衡生成效果与推理性能？
- 面对AIGC领域快速的技术迭代，你通常如何跟踪前沿技术并将其转化为工程实践？
- 请描述一次你将全新算法想法成功转化为工程应用的经历，过程中遇到了哪些挑战？
- 复习多模态大模型、扩散模型（Diffusion/DiT）的核心原理，准备1-2个自己主导的AIGC落地项目案例
- 了解荣耀终端在AI领域的最新布局与产品功能，思考AIGC技术在智能手机或IoT设备上的潜在应用场景
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值85
薪资福利
80较高
作为头部科技公司的核心算法岗，薪资水平在西安地区具有较强竞争力，但JD中未明确披露具体薪资与福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–5万/月）
成长发展
90较高
岗位聚焦AIGC与多模态大模型等前沿技术，且要求跟踪学术界趋势，技术成长空间与前沿性极强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈VLM、VLA、DiT、多模态、AIGC、大模型、3D生成、数字人
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD中未提及工作模式与加班情况，但算法研究岗通常面临一定的技术攻坚压力，WLB情况无法明确判断。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
AIGC与多模态生成是当前AI领域最具变革性的方向之一，推动前沿技术落地具有较高的行业价值与技术使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
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