27届校招提前批-AIGC算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师成长为技术专家，深耕AIGC领域
• 向技术管理方向发展，带领团队落地项目
• 横向拓展到计算机视觉、多模态等更广泛的AI领域
• 负责AIGC模型的搭建与训练，包括Stable Diffusion等扩散模型的微调与优化
• 结合产品需求，改进图像生成、多模态生成等算法的性能与效果
• 跟踪学术界最新进展，进行前沿技术预研，推动技术迭代
• 扎实的深度学习基础，熟悉PyTorch或TensorFlow等框架
• 深入理解AIGC相关技术，如Stable Diffusion、GAN、扩散模型
• 良好的编程能力，熟练使用C/C++或Python
• 优秀的数学基础和逻辑思维，能够独立分析和解决问题

申请策略

• 提前了解虹软在AIGC方向的产品布局，面试中展现对业务的理解
• 准备一个完整的项目介绍，包括问题定义、模型设计、实验结果和反思
• 突出相关项目经验，特别是基于Stable Diffusion或GAN的图像生成项目
• 展示深度学习模型训练经验，最好有具体成果（如指标提升、论文、开源贡献）
• 强调编程能力（C++/Python）和数学基础（如线性代数、概率论）
• 补强扩散模型的理论和代码实现，熟悉Hugging Face Diffusers库
• 练习LeetCode中等难度题目，提高代码手撕能力
• 阅读最新的AIGC论文（如Sora、Stable Diffusion 3），并尝试复现

面试指南

• 对于模型原理类问题，先简述核心思想，再逐步展开细节，最后结合实际经验
• 对于项目类问题，采用STAR法则：情境-任务-行动-结果，突出个人贡献
• 对于代码或数学问题，先明确思路，再逐步推导，保持逻辑清晰
• 请解释Stable Diffusion的模型结构和训练过程
• 如何改进扩散模型的生成速度？有哪些方法？
• 描述你做过的一个计算机视觉项目，用了什么模型，遇到了什么问题？
• C++中虚函数的实现原理是什么？
• 给定一个优化目标，如何选择优化器？SGD和Adam的区别？