27届实习-AIGC算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 实习期间可深入参与AIGC前沿项目，积累生成式AI实战经验
• 转正后向高级算法工程师发展，逐步主导模型研发与算法创新
• 未来可向AIGC方向专家或技术管理岗位晋升
• 负责AIGC模型的搭建与落地，包括训练、调优和部署
• 根据产品需求优化现有算法的性能和效果，解决实际场景中的问题
• 跟踪学术界和工业界的最新进展，进行技术预研和原型验证
• 扎实的深度学习基础，熟悉PyTorch或TensorFlow等框架
• 掌握Stable Diffusion等生成式模型原理及训练方法
• 具备计算机视觉或图像处理项目经验，熟练使用C/C++或Python

申请策略

• 申请时附上个人GitHub项目链接或相关技术博客，增加技术背书
• 了解虹软科技在AIGC领域的产品布局，面试时展现对业务的理解
• 突出Stable Diffusion或类似生成式模型的项目经验，包括训练、微调或应用
• 强调计算机视觉或图像处理相关的竞赛、论文或实习经历
• 展示编程能力（C/C++/Python）和深度学习框架的使用熟练度
• 系统学习Stable Diffusion原理，尝试复现并调优一个少量图片的微调任务
• 熟悉虹软科技的业务方向，如智能手机影像算法，思考AIGC在其中的应用场景

面试指南

• 对于原理类问题，先阐述核心概念，再结合公式或流程图简要说明，最后举例实际应用
• 对于项目经验类问题，采用STAR原则：背景、任务、行动、结果，突出你的贡献和量化成果
• 对于开放性问题，先分析场景，再提出假设，最后给出解决方案，体现逻辑和思考深度
• 请详细解释Stable Diffusion的原理，包括UNet、扩散过程、条件控制等
• 你如何评估一个生成式模型的性能？有哪些常用指标？
• 描述一个你优化深度学习模型性能的具体案例，你用了哪些方法？
• 如果让你将一个预训练模型适配到移动端，你会考虑哪些因素？
• 对虹软科技了解多少？你认为AIGC在影像处理中有哪些应用潜力？