算法工程师-AIGC方向

优缺点分析

角色解读

• 算法工程师 -> 高级算法工程师 -> 算法专家 -> 技术Leader，负责团队技术方向
• 在AIGC领域深耕，成为生成式AI方向的行业专家，参与制定技术标准
• 横向拓展到多模态、通用人工智能等领域，或转向产品技术管理岗位
• 研究并实现图像/视频生成模型，优化diffusion等生成算法，提升生成质量和效率
• 参与AIGC系统研发，将算法落地到产品中，解决实际业务问题
• 跟踪前沿技术，复现并改进SOTA模型，撰写技术报告或发表论文
• 扎实的深度学习理论基础，熟悉diffusion模型及相关生成技术
• 精通Python或C++，具备良好的工程实现能力，能独立完成算法模块开发
• 有图像/视频生成项目经验，如文本到图像生成、视频编辑等
• 良好的文献阅读和独立研究能力，能快速学习新技术并应用到工作中

申请策略

• 研究阿里巴巴在AIGC方面的公开工作（如通义文生图），在简历或面试中展示对其产品的理解
• 准备一个完整的项目案例，从问题定义到模型设计、实验对比、业务收益，体现你的闭环思考能力
• 突出diffusion相关项目经验，详细描述你如何实现或改进生成模型，以及最终效果
• 列出发表的顶级会议论文或竞赛获奖，尤其是ICCV/CVPR/ECCV/NeurIPS等
• 强调工程能力：是否独立搭建过完整的训练/推理系统，使用过哪些框架（如PyTorch/TensorFlow）
• 展示对AIGC领域的热情，如个人博客、开源贡献、技术分享等
• 系统学习diffusion模型的工作原理，动手复现DDPM、Stable Diffusion等经典模型
• 补充视频生成相关知识，如视频扩散模型、时序一致性处理

面试指南

• 对于技术原理问题：先给出核心公式/步骤，再结合自己的理解分析优缺点，最后给出改进方向
• 对于方案设计问题：先明确目标，再分析数据、模型、评估等关键环节，对比不同方案的trade-off，最后提出合理方案
• 对于项目经验问题：采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出你的贡献和技术亮点
• 请详细讲解Diffusion模型的训练和采样过程，以及如何加速采样
• 你如何评估一个图像生成模型的好坏？除了FID、IS指标，还有哪些维度？
• 给定一个具体的AIGC应用场景（如电商商品图生成），你会如何设计技术方案？
• 描述你过去参与的一个项目，遇到了哪些技术难点，如何解决？
• 你对AIGC领域未来一年的发展趋势有什么看法？