算法工程师-图像（深圳）(J20225)

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕AIGC与图像算法领域，成为该领域的技术专家或首席算法工程师
• 技术管理路线：随着项目经验积累，可向算法团队负责人或技术经理方向发展
• 跨领域拓展：将AIGC技术与传音的智能硬件产品深度结合，拓展在端侧AI、影像系统等领域的应用
• 研发基于AIGC技术的图像和视频生成算法，推动公司内容生态创新
• 分析并解决现有AIGC算法的性能瓶颈，进行算法优化与加速
• 跟踪和研究最新的生成式AI技术（如扩散模型），并将其应用于产品中
• 扎实的数学与深度学习理论基础，尤其理解计算机视觉和生成模型原理
• 熟练使用PyTorch等框架，并能用C++或Python进行高效的工程开发
• 对Stable Diffusion、DDPM等前沿生成模型有深入研究和实践经验
• 具备独立解决复杂算法问题并将其工程化的能力

申请策略

• 仔细研究传音手机的影像功能特点和其在海外市场的需求，思考你的算法如何赋能其产品
• 准备一个与AIGC图像生成相关的个人项目或研究案例，以便在面试中深入探讨
• 重点展示在计算机视觉、图像处理或生成模型（尤其是扩散模型）方面的项目经历或研究成果
• 突出使用PyTorch进行模型训练与优化的经验，以及C++/Python工程开发能力
• 如有在AIGC、图像生成、模型压缩加速等领域的竞赛成绩或开源贡献，务必列出
• 系统性地学习或复习扩散模型（DDPM、Stable Diffusion）的原理及其最新改进变体
• 深入研究AIGC模型在移动端或嵌入式设备上的部署与优化技术（如模型量化、剪枝）
• 通过复现经典论文或参加相关Kaggle竞赛，巩固和展示实操能力

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来组织项目经验回答，突出技术决策和量化结果
• 对于技术原理问题，先阐述核心概念，再结合自己的理解或实践经验进行补充
• 对于开放性问题，从技术可行性、性能约束（算力、功耗、延迟）和业务价值几个维度进行结构化分析
• 请描述一个你做过的图像生成或处理项目，其中遇到的最大技术挑战是什么？你是如何解决的？
• 谈谈你对Stable Diffusion中U-Net结构和扩散过程的理解，以及如何对其进行改进或加速？
• 如果让你为一个移动设备设计一个轻量级的图像风格迁移或生成模型，你会从哪些方面考虑？
• 你如何看待AIGC技术在手机影像领域的应用前景和面临的挑战？
• 你最近关注哪些AIGC领域的新技术或论文？