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画质增强算法实习生
画质增强算法实习生
发布于 3 小时前实习/见习
实习生仅现场办公计算机视觉工程
计算机视觉工程
Aigc
Pytorch
图像超分
大模型微调
深度学习
视频修复
计算机视觉
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
聚焦AIGC前沿技术、平台资源优质、技术成长性强，但工作节奏较快、生活平衡度一般。
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
1.0万
与计算机视觉工程中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2160 个在招 · 其中计算机视觉工程 2 个
市场机会
选择面较广
北京 · 计算机视觉工程 · 约 150 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位专注于AIGC技术在视频画质增强、修复及直播特效方向的算法研发与创新
你将把前沿的深度学习模型融入多媒体处理链路，负责低延迟视频优化与互动场景风格迁移，助力提升平台内容质量与用户体验
最低要求
本科及以上学历，计算机、通信工程、软件工程、数学或相关专业优先
在图像、视频传统算法，深度学习、机器学习等人工智能领域有丰富经验，具备扎实的图像处理算法基础， 有良好的数学功底
在图像超分辨、图像修复、图像去噪、无参考质量评价等领域有丰富的经验，擅长跟踪最前沿的学术界和工业界的人工智能技术
有利用图像算法和深度学习联合编码器优化经验者优先
熟悉SD2.1/SD3.5/PixArt/FLUX等T2I模型及Wan等T2V模型，熟悉大模型基础原理，了解大模型微调技术，有diffusion生成式模型调优经验和落地经验者优先
具备独立开展研究工作的能力，熟悉python语言，熟悉pytorch/tensorflow等深度学习框架，熟悉或了解c/c++
有相关领域的会议或期刊（如CVPR, ICCV, TIP, TPAMI）发表经验者优先
有良好的沟通表达能力和团队精神，自我驱动，结果导向，对前沿研究、学术发表和推动前沿算法在工业界落地感兴趣
工作职责
基于AIGC在视频画质增强与修复、直播礼物特效、互动场景风格化迁移方向不断升级创新，应用于多媒体媒体处理链路，丰富点直播创新玩法、低延迟视频增强与画质优化
优先资格
有利用图像算法和深度学习联合编码器优化经验者优先
有相关领域的会议或期刊（如CVPR, ICCV, TIP, TPAMI）发表经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触行业最前沿的AIGC与视频生成技术，技术视野开阔
- 头部互联网公司平台资源与技术氛围优秀
- 直接参与核心业务创新，履历含金量高
- 技术迭代极快，需持续跟进最新论文与开源项目
- 实习期考核标准严格，产出要求明确
- 计算机/AI相关专业在读硕博或优秀本科生，对视觉生成方向有浓厚兴趣且具备较强科研与编码能力的同学
缺点 / 挑战
- 算法落地需兼顾性能与效果，工程优化压力大
角色解读
- 向资深算法工程师/研究员发展
- 可成长为AIGC核心算法架构师或技术专家
- 积累工业界落地经验后具备跨领域拓展潜力
- 研发AIGC驱动的画质增强与修复算法，优化视频低延迟处理链路
- 探索直播特效与互动场景风格迁移的落地应用
- 跟踪并复现学术界最新AI研究成果
- 扎实的计算机视觉与深度学习基础，掌握Diffusion模型原理及微调技术
- 熟练使用Python及PyTorch/TensorFlow框架
- 具备独立科研能力与顶会论文发表经验
申请策略
- 提前准备算法笔试与手推公式面试
- 关注小红书社区生态与直播业务痛点，展现业务理解力
- 突出CVPR/ICCV等顶会论文或高质量开源项目
- 详细展示Diffusion模型调优与视频处理的具体指标提升经历
- 深入研读最新T2I/T2V论文（如FLUX, Wan）
- 强化PyTorch底层实现与模型部署优化技能
- 补充C++高性能计算知识
面试指南
- 采用STAR法则描述项目背景与个人贡献
- 结合理论公式与实验数据对比说明技术选型依据
- 针对工程问题给出“分析瓶颈-提出假设-验证迭代”的解决路径
- 请介绍你熟悉的Diffusion模型改进方案及其优缺点
- 如何平衡视频画质增强算法的实时性与生成质量？
- 请推导或解释U-Net在图像修复中的应用
- 遇到模型训练不收敛或过拟合时如何排查？
- 复习经典CV模型（GAN, Diffusion, Transformer）原理
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
互联网大厂实习津贴处于行业中上水平，但受限于实习性质，整体薪酬回报以短期补贴为主。
薪资信号市场水准 (7.0千–1.2万/月)
成长发展
90较高
岗位聚焦AIGC与视频生成前沿技术，提供接触工业级落地场景的机会，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Diffusion、T2I、T2V、PyTorch、Python、计算机视觉
业务类型profit_center
工作生活
50较低
互联网大厂节奏较快，算法研发与业务创新压力较大，工作模式未明确提及弹性安排。
工作模式未明确
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
70中等
致力于通过AI技术提升多媒体内容体验与直播互动趣味性，具有明确的技术赋能业务价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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