AIGC算法实习生-视频生成方向（J103904）

优缺点分析

角色解读

• 深入掌握AIGC底层算法架构与工程化部署能力
• 向高级算法工程师或AI研究员方向发展
• 未来可拓展至多模态大模型、生成式AI产品或前沿学术研究领域
• 协助推进视频生成AIGC算法的研发与业务场景落地
• 负责模型效果的验证、调优与性能评估
• 跟踪并梳理多模态与视频生成领域的最新学术成果与技术趋势
• 扎实的深度学习理论基础与多模态模型理解能力
• 熟练使用Python及主流深度学习框架进行算法实现
• 具备良好的文献检索、技术总结与跨团队协作能力

申请策略

• 关注百度AI实验室或文心一言团队动态，准备1-2个与视频生成相关的技术思考或Demo
• 面试前梳理自己的科研/项目细节，展现清晰的逻辑表达与问题解决思路
• 突出深度学习课程成绩、相关科研项目经历及论文发表情况
• 详细列出掌握的编程语言、框架及具体实现的模型/算法
• 量化实习或项目中的指标提升（如推理速度优化、生成质量评估等）
• 提前熟悉Diffusion Model、Transformer架构及视频生成相关SOTA论文
• 动手复现经典多模态项目代码，熟悉数据预处理与训练调试流程
• 补充Linux环境操作与基础分布式训练知识

面试指南

• 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答项目经历
• 技术原理类问题先讲核心机制，再结合具体应用场景展开
• 遇到难题时展示系统性排查逻辑（数据检查->超参调整->架构对比->日志分析）
• 请介绍你熟悉的深度学习模型及其在视频生成中的应用
• 如何评估视频生成模型的效果？有哪些关键指标
• 遇到模型训练不收敛或生成质量差时，你的排查思路是什么
• 简述你对当前多模态大模型发展趋势的看法
• 精读3-5篇视频生成/多模态顶会论文，整理核心创新点与实验设计