算法工程师-数字人形象生成与驱动（T-Star Lab 26届秋招）

优缺点分析

角色解读

• 从算法研究员成长为数字人或AIGC方向的技术专家，深入核心算法研发
• 可向AI产品架构师或技术团队管理方向发展，主导技术战略
• 在阿里巴巴生态内跨团队流动，接触电商、云计算等多元化业务场景
• 研发基于扩散模型的数字人形象生成系统，实现高质量虚拟形象定制
• 研究高表现力肢体表情驱动技术，结合动作捕捉和实时渲染使数字人动作自然流畅
• 探索多模态大模型在数字人中的应用，融合图像、文本、音频等提升生成能力
• 将技术成果落地到电商直播、客服、导购等核心业务场景，影响亿级用户
• 扎实的计算机视觉和深度学习基础，熟悉视频生成、多模态模型和扩散模型
• 极佳的工程实现能力，熟练掌握C++/Java/Python至少一门语言
• 掌握LLM、AIGC等前沿技术，对技术落地有热情和产品理解力
• 具备良好的学习能力和创新能力，能够在快速发展的技术领域持续成长

申请策略

• 提前了解淘天集团业务和T-Star项目特点，准备针对数字人场景的创新想法
• 在申请材料中主动展示技术热情和长期投入，阿里重视员工成长和学习能力
• 突出视频生成、数字人、扩散模型或多模态相关项目经验，最好有完整落地案例
• 强调高水平论文发表（CCF-A）或业界影响力工作，展示学术和工程双重能力
• 展示编程竞赛、开源贡献或高质量代码仓库，体现工程实现能力
• 在简历中突出对AIGC在电商场景落地的思考，体现产品理解力
• 系统学习扩散模型原理（DDPM、Stable Diffusion等）和多模态大模型（CLIP、BLIP等）
• 强化C++/Python工程能力，熟悉常用深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）

面试指南

• 针对原理类问题：先给出定义，然后分解关键步骤（如扩散过程、逆扩散、训练目标），结合项目经验说明实际应用
• 针对开放设计类问题：明确问题边界，提出多种方案并对比优劣，结合阿里业务场景给出可行性建议
• 针对编程题：先理解题意，设计数据结构/算法，然后逐步编码，注意边界条件和复杂度分析
• 请详细解释扩散模型的原理，以及如何将其应用于数字人生成
• 在数字人肢体表情驱动中，哪些技术难点？如何解决表情与动作的协调一致？
• 如何设计一个多模态数字人系统，融合图像、文本和音频？请举例
• 现场编程题：实现一个简单的图像生成或特征提取模块（如GAN或扩散模型采样）
• 你的项目经验中遇到的最大技术挑战是什么？如何解决的？