AIGC 算法实习生-【商业化算法部】

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路径：持续深耕AIGC/多模态等技术领域，成为算法专家或研究员
• 工程落地路径：结合业务需求，发展为能够主导AI系统设计与优化的算法工程师
• 领域专家路径：在广告商业化AI场景中积累经验，成长为业务理解深入的解决方案专家
• 参与前沿AIGC算法的研究与开发，聚焦于文本、图像、视频等内容的生成与理解技术
• 将大模型等技术落地到广告营销场景，优化广告创意质量和投放效果
• 负责AIGC工具或Agent的能力建设，提升广告主的素材生产与投放诊断效率
• 跟进学术与技术前沿，进行论文调研、实验复现，并推动算法方案在业务中验证
• 熟练掌握Python编程，有较好的工程实现与代码能力
• 熟悉大模型、NLP、CV、多模态等AI领域的一个或多个方向
• 具备良好的问题分析、学习能力和自驱力，能快速掌握新技术并应用
• 了解推荐系统或广告算法基本原理者优先

申请策略

• 在求职信中阐述你对AIGC在广告领域应用的理解和兴趣
• 研究快手的商业化产品和AIGC相关技术文章，面试时展示你的调研和思考
• 准备好阐述一个你熟悉的AI项目，包括动机、技术选型、实现和结果分析
• 突出与AIGC相关的项目经历（如文本生成、图像生成、多模态模型等），即使是课程项目或论文工作
• 强调Python编程能力、代码仓库或相关竞赛成绩
• 展示对NLP、CV或推荐系统某一方向的理解和实践
• 如果参与过相关论文的复现或研究，应重点描述
• 系统学习或复习生成式模型（如GAN、Diffusion Models、LLMs）的基础原理

面试指南

• 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化描述项目经历
• 对于技术问题，先讲核心思想，再结合具体应用场景（如广告）展开
• 对于开放性问题，结合你对行业（如广告、电商）的理解和已学技术来分析
• 表达学习意愿时，具体说明你希望接触哪些技术（如多模态大模型）以及如何学习
• 请介绍一个你做过的最复杂的AI项目，特别是涉及生成式模型的部分
• 你认为AIGC技术在广告创意生成中可能面临哪些挑战？如何解决？
• 请解释一下 Diffusion Model 或 Transformer 在生成任务中的工作原理
• 如何评估一个文本生成或图像生成模型的效果？你会用到哪些指标？