27届校招提前批-AIGC算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师向高级算法研究员发展，主导AIGC核心算法的研发与创新
• 可晋升为技术专家或团队负责人，带领小组攻克技术难题，规划技术方向
• 也可横向拓展至多模态、视频生成等相关领域，成为综合性AI人才
• 负责AIGC核心模型的搭建与训练，如Stable Diffusion、GAN等，并针对产品需求进行优化
• 参与图像生成、多模态生成等前沿方向的算法预研，跟踪最新文献并复现先进方法
• 与产品、工程团队协作，将算法集成到实际应用中，提升产品效果和用户体验
• 扎实的深度学习基础，熟练使用PyTorch或TensorFlow等框架，有模型训练与调参经验
• 深入理解Stable Diffusion等AIGC模型原理，熟悉图像生成、扩散模型、GAN等方向
• 良好的编程能力，掌握Python和C/C++，能够高效实现和优化算法
• 优秀的数学功底和逻辑思维能力，能独立分析问题并提出解决方案

申请策略

• 提前了解虹软的产品线（如手机视觉、智能驾驶），思考AIGC如何与公司业务结合
• 面试前准备一个完整AIGC项目演示（从数据处理到模型训练再到效果展示），会极大加分
• 突出与AIGC相关的项目经验，特别是使用Stable Diffusion、GAN等模型的实践
• 强调深度学习框架使用能力，列举训练过的模型规模、性能指标等量化成果
• 展示编程能力，如C++/Python代码优化、开源贡献或算法竞赛获奖经历
• 若有论文发表或技术博客，务必列出，体现学术与创新潜力
• 深入理解扩散模型原理，动手复现Stable Diffusion或其他主流方法
• 熟悉PyTorch Lightning、Hugging Face Diffusers等工具，提升模型部署效率

面试指南

• 先讲清楚核心原理，再结合自身项目经验说明如何应用，最后可提出改进思路
• 面对问题，采用“分析-诊断-解决”三步法：先定位原因，再列举可能方案，最后选择最优并解释理由
• 请详细讲解Stable Diffusion的原理，包括扩散过程、U-Net结构、CLIP引导等
• 你如何评估一个生成模型的效果？有哪些定量和定性指标？
• 当模型训练不稳定（如模式坍塌、梯度爆炸）时，你会如何调试？
• 你曾经用过哪些方法加速扩散模型的采样？请解释DDIM等
• 如果让你将AIGC模型部署到手机端，你会考虑哪些优化？
• 复习扩散模型、GAN、VAE的数学推导，能手动写出关键公式