算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 从单模型微调走向AIGC生成平台与智能体系统负责人，积累规模化内容生产经验
• 可向算法专家或技术负责人发展，深耕生成式视觉模型与内容理解
• 在零售电商场景中拓展到多模态内容生成、素材理解与商业化应用
• 分析行业优质图片与视频，建设素材生产知识库，为模型生成提供行业标准与数据基础
• 设计批量素材生成智能体方案，打通需求输入到成品输出，实现图片与视频规模化生产
• 选型、微调并部署开源图像/视频生成模型，持续优化生成效果与成本
• 建立质量评估与反馈机制，定位问题并迭代生成策略与模型
• 熟悉开源图像/视频生成模型的选型、微调、自部署与推理优化
• 具备批量素材生产系统或智能体方案设计能力，能将行业知识库转化为端到端生成流程
• 具备素材质量评估、对比分析与归因能力，能形成可验证的改进方案
• 有AIGC工程化落地经验，关注成本、效果与业务贴合度

申请策略

• 了解京东零售内容生态与素材生产场景，面试中结合业务谈方案
• 准备一个端到端AIGC落地案例，说明效果、成本与迭代过程
• 突出开源图像/视频生成模型选型、微调、部署项目，量化生成效果与成本优化
• 展示批量素材生产或智能体系统搭建经验，说明从需求到成品输出的完整链路
• 强调质量评估、对比分析、问题归因与迭代优化案例
• 体现电商或零售素材生产理解与跨团队协作能力
• 补强视频生成模型微调与推理加速实践
• 准备智能体编排、工作流设计及批量任务调度相关经验

面试指南

• 用STAR描述项目背景、目标、方案、结果，突出模型选型依据、数据与训练策略、部署成本
• 对系统设计题按“需求理解—数据/知识库—生成流程—质量评估—迭代闭环”分层回答
• 对归因题先定义指标，再对比分析、定位变量、设计验证实验并给出改进结果
• 你如何选型开源图像/视频生成模型？会关注哪些指标？
• 请介绍一次模型微调与部署经历，如何优化效果和成本？
• 如何设计批量素材生成智能体，从需求输入到成品输出？
• 如何建立素材质量评估与反馈机制？遇到效果不达标如何归因？
• 你如何沉淀可复用的模型微调与批量生成方法？