传音
资深CV算法专家（人像编辑方向）(J15971)
资深CV算法专家（人像编辑方向）(J15971)
发布于 6 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公计算机视觉工程
计算机视觉工程
Aigc
Onnx
Tensorrt
人像编辑
扩散模型
数据Pipeline
模型微调
端侧加速
计算机视觉
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
前沿AIGC技术岗，技术成长性高，但WLB与福利未明确。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.5万
比计算机视觉工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
4 个在招
市场机会
选择适中
深圳 · 计算机视觉工程 · 33 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责手机端与云端的AIGC影像技术研发，专注于人像生成、图像修复和编辑等核心算法的设计与优化
工作涉及扩散模型等前沿技术的研发、微调与加速，针对海外新兴市场的复杂拍摄环境设计稳健的人像处理方案，并参与构建手机影像AIGC能力体系
最低要求
计算机、人工智能或相关专业硕士及以上学历，具备扎实的数学与深度学习基础
熟悉扩散模型、视觉生成大模型、人像方向相关技术
具备模型部署经验者优先（TensorRT、ONNX、端侧加速）
对 AIGC 影像方向有热情，愿意在手机影像中探索并落地差异化能力
有顶会论文或开源项目者优先
工作职责
负责手机端与云端 AIGC 影像技术研发，包括高质量的人像生成、图像修复、人像编辑等核心算法设计与优化
负责扩散模型、单步生成模型、图像编辑模型的研发、微调、蒸馏与加速
针对海外新兴市场的拍摄习惯和弱光、逆光、中低端机等复杂环境，设计稳健的人像处理与编辑方案
参与构建手机影像 AIGC 能力体系，包括数据 pipeline、模型评价体系与端云协同架构优化
跟踪行业技术前沿（Diffusion, Flow-based, MMDiT, Rectified Flow等），并在产品侧落地创新
优先资格
加分项：
有人像增强、美颜、人像视频特效、自拍场景算法经验
熟悉端云协同推理、模型量化加速等技术
有大规模编辑数据构建与模型训练经验
能推动跨团队协同与项目落地
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦AIGC影像前沿技术，能接触扩散模型等最新研究成果，技术成长空间大
- 针对海外新兴市场设计差异化方案，具有实际产品落地机会，成就感强
- 公司提供手机影像赛道，行业应用前景广阔，利于积累垂直领域经验
- 可能面临端侧部署与性能优化的工程难题，需平衡算法效果与资源限制
- 适合对计算机视觉和AIGC有热情、具备扎实算法基础、并愿意在手机影像领域深入探索的工程师
缺点 / 挑战
- 需应对弱光、逆光等复杂环境算法挑战，技术难度较高，要求快速迭代能力
- 跨团队协同和项目落地需求强，沟通与执行压力可能较大
角色解读
- 可向AI架构师或技术专家方向发展，深耕手机影像AIGC领域
- 有机会主导更大规模的影像AI项目，或向团队管理岗位转型
- 通过积累顶会论文和开源贡献，提升行业影响力与职业竞争力
- 设计与优化手机端与云端的AIGC影像算法，专注于人像生成、修复和编辑
- 研发并加速扩散模型等前沿技术，使其适用于手机端部署
- 针对海外新兴市场的复杂拍摄环境，定制稳健的人像处理方案
- 构建数据pipeline和模型评价体系，推动端云协同架构创新
- 精通扩散模型、视觉生成大模型等人像处理技术，具备扎实的数学与深度学习基础
- 有模型部署和加速经验，如TensorRT、ONNX和端侧优化技术
- 熟悉AIGC影像方向，能跟踪并落地Diffusion等前沿技术
- 具备跨团队协作能力，推动技术方案从研发到产品落地
申请策略
- 在申请时，可准备一个与AIGC影像相关的个人项目或论文，展示主动探索精神
- 关注传音在海外市场的业务方向，面试中体现对产品落地场景的理解与兴趣
- 突出硕士及以上学历及深度学习、数学基础，强调相关专业背景
- 详细描述扩散模型、图像生成等人像处理项目经验，尤其是模型微调与部署案例
- 列举使用TensorRT、ONNX等工具进行端侧加速的实践，展示工程落地能力
- 提及顶会论文、开源项目或大规模数据构建经验，体现技术影响力
- 深入学习扩散模型（如Diffusion、Flow-based）的最新进展，并通过实践项目巩固
- 掌握端侧模型部署与优化技术，如TensorRT集成和模型量化方法
面试指南
- 对于技术项目问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，突出个人贡献与技术深度
- 对于架构设计问题，先分析问题核心（如性能瓶颈），再分步骤说明解决方案与优化思路
- 对于落地与协作问题，强调沟通策略、技术验证过程以及最终效果量化
- 请描述一个你使用扩散模型进行人像编辑的项目经历，遇到了哪些技术挑战？
- 如何优化AIGC模型在手机端的推理速度？请举例说明你使用的加速方法
- 针对弱光环境的人像处理，你会设计怎样的算法方案？
- 你如何跟踪Diffusion、Flow-based等前沿技术，并将其应用到产品中？
- 如果遇到跨团队协作阻力，你会如何推动项目落地？
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活60
使命价值75
薪资福利
70中等
该职位为资深技术岗，在一线城市市场薪资可能具有竞争力，但JD未披露具体薪资与福利，补偿性动机满足程度中等。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
85较高
职位涉及AIGC影像前沿技术，如扩散模型等，提供技术深度探索与产品落地机会，对技能成长和职业发展有较好满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Diffusion、Flow-based、MMDiT、Rectified Flow、TensorRT、ONNX
成长机会跟踪行业技术前沿、并在产品侧落地创新
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未提及办公模式、WLB或工作时间安排，生活化动机满足程度有限，需在面试中进一步确认。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
手机影像AIGC应用于海外市场，具有行业增长潜力与社会价值，意义感动机得到较好满足。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号针对海外新兴市场的拍摄习惯、设计稳健的人像处理与编辑方案
创新程度积极采用新技术
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