明略科技
AIGC 多模态算法实习生(J16337)
AIGC 多模态算法实习生(J16337)
发布于 9 天前实习/见习
实习生仅现场办公AI算法
AI算法
Aigc
Diffusion Model
Pytorch
图像生成
多模态算法
深度学习
视频生成
计算机视觉
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
顶尖AIGC技术实习，高成长性与前沿性，要求高投入与稳定性
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
1.0千
与AI算法中位数基本持平
发布情况
正常在招 · 9 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
20 个在招 · 其中AI算法 6 个
市场机会
选择适中
北京 · AI算法 · 50 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是明略科技的AIGC多模态算法实习岗位，主要参与图像与视频生成算法的研发、模型训练及优化
你需要跟进Diffusion等前沿技术，协助完成实验设计、效果分析及原型开发，并与团队协推生成式AI能力的业务落地
最低要求
/211高校在读硕士研究生及以上，计算机、人工智能、自动化、电子信息、数学等相关专业优先
具备扎实的机器学习、深度学习基础，对图像生成或视频生成方向有浓厚兴趣
不要求正式工作经验
熟悉Python，能够使用PyTorch开展模型开发与实验，了解Transformers、Diffusers等工具者优先
具备计算机视觉或生成模型相关的科研、课程项目、竞赛或实习经历，能够清晰介绍自己的工作内容与实验结果
了解Diffusion Model、DiT、GAN、VAE、CLIP、ControlNet、LoRA等技术中的部分原理或应用，无需全部掌握
具备良好的英文论文阅读、代码实现和实验分析能力，能够在指导下完成论文复现或模型微调任务
对AIGC前沿技术保持关注，具备主动学习、问题拆解与动手验证的能力
沟通协作良好，做事认真负责，能够保证稳定的实习时间
工作职责
参与图像生成、视频生成相关算法研发，协助开展模型训练、微调、评测与优化工作
跟进Diffusion、DiT、Video Diffusion、Text-to-Image、Text-to-Video、Image-to-Video等方向的前沿论文和开源项目，参与技术调研与算法复现
围绕画面质量、时序一致性、指令遵循、风格控制、人物一致性等问题，参与实验设计、效果分析与优化验证
结合业务场景，参与图像生成、视频生成、内容创作、智能编辑等方向的方案探索与原型开发
协助完成训练数据整理、训练脚本配置、实验记录、指标分析和结果复现
参与相关算法模块的工程实现，整理技术文档、实验报告与阶段性成果
与算法、产品、工程及数据团队协作，支持生成式AI能力的效果验证与业务应用
优先资格
有图像生成、视频生成相关科研或项目经历，做过模型训练、LoRA微调、可控生成或生成效果评测者优先
使用或复现过Stable Diffusion、SDXL、FLUX、CogVideo、Wan、HunyuanVideo、LTX-Video等开源模型，或对相关技术路线有深入理解者优先
在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICML、ICLR、AAAI、IJCAI、SIGGRAPH、ACM MM等高水平会议或期刊发表过相关论文者优先
了解分布式训练、混合精度训练、显存优化、模型加速或推理优化，有实际实践经验者优先
有开源项目贡献、相关竞赛成绩、AI创作工具开发经历或可展示的个人作品者优先
每周可到岗4天及以上、连续实习6个月及以上者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触最前沿的AIGC技术（如Video Diffusion），技术栈非常新颖
- 在大厂背景下，有机会参与真实业务场景的落地
- 导师制培养，适合积累高质量的科研或工程项目经验
- 技术迭代极快，需要持续高强度地阅读论文和学习新工具
- 计算机/AI相关专业在读研究生，对AIGC有强烈兴趣，具备扎实编程基础和科研潜力的同学
缺点 / 挑战
- 对数学基础和代码实现能力要求较高，初期可能面临较大的学习曲线
角色解读
- 从实习生成长为初级算法工程师，深入掌握AIGC核心技术
- 未来可向多模态大模型研究员、AI算法专家方向发展，或在工业界落地生成式AI应用
- 协助资深算法工程师进行图像和视频生成模型的训练、微调和评测
- 跟踪并复现最新的AIGC开源项目和论文（如Diffusion系列）
- 针对生成效果（如一致性、画质）进行实验设计和优化
- 扎实的机器学习和深度学习理论基础
- 熟练掌握Python和PyTorch框架
- 熟悉Transformer、Diffusion Model、GAN等生成模型原理
- 具备良好的英文文献阅读能力和代码复现能力
申请策略
- 准备一个详细的技术项目介绍，能清晰阐述模型原理、实验设计和结果分析
- 表达对AIGC领域的热情和对新技术的快速学习能力
- 突出与图像/视频生成相关的科研项目或竞赛经历
- 详细列出掌握的生成模型技术（如LoRA、ControlNet、Diffusion等）
- 展示GitHub上的相关开源项目贡献或个人作品链接
- 复习深度学习基础理论，特别是Transformer架构和生成模型原理
- 动手复现1-2个经典的Diffusion模型代码
- 熟悉PyTorch的高级用法和模型调试技巧
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历
- 重点突出自己在其中的具体贡献和技术难点突破
- 对于原理性问题，从数学公式到代码实现层层深入解释
- 请详细介绍你做过的相关项目，包括模型选择、训练策略和优化方法
- 你对Diffusion Model的原理理解如何？它与GAN相比有什么优缺点？
- 如果生成的视频出现时序不一致，你会从哪些方面去分析和优化？
- 请解释一下LoRA或ControlNet的工作原理及其应用场景
- 你最近关注哪些AIGC方面的最新论文或开源项目？
职位点评
薪资福利65
成长发展92
工作生活50
使命价值75
薪资福利
65中等
作为实习岗位，薪资通常为固定津贴，虽处于市场中上水平但并非高薪主力项；福利方面JD未明确提及额外补贴，主要体现为平台价值。
薪资信号未披露（AI估算：0.3–0.4千/月）
成长发展
92较高
极高。岗位聚焦于AIGC最前沿领域，要求跟进顶级论文和复现SOTA模型，能提供极佳的技术成长环境和科研视野拓展机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Diffusion Model、DiT、PyTorch、Transformers、LoRA、ControlNet、Computer Vision
成长机会协助开展模型训练、微调、评测与优化、参与技术调研与算法复现、方案探索与原型开发
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD明确要求每周到岗4天及以上、连续实习6个月，暗示需要较高的出勤率和稳定性，属于典型的现场办公模式，WLB一般。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
AIGC是当下最具创新力和影响力的技术领域之一，参与内容创作和智能编辑方向，具有显著的行业前瞻性和社会应用价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号支持生成式AI能力的效果验证与业务应用
创新程度积极采用新技术
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