AIGC算法实习生（J106713）

优缺点分析

角色解读

• 可向AIGC算法研究员、大模型工程师或多模态算法专家方向发展
• 积累项目经验后有机会转正进入核心研发团队，逐步承担独立模块设计与架构优化职责
• 负责AIGC前沿技术（如图像视频生成、多模态、LLM、Agent）的调研与系统开发
• 协助算法团队进行模型调优与产品落地
• 跟进算法在实际业务场景中的规模化应用效果
• 扎实的计算机基础（数据结构、算法、OS）
• 熟练掌握Python/Java/C++至少一门
• 具备深度学习框架使用经验及较强的数学推导能力
• 优秀的逻辑思维与快速学习能力

申请策略

• 提前研究公司相关产品线及开源项目，了解其技术路线
• 准备1-2个完整的算法项目案例，重点说明个人贡献、难点突破与性能优化过程
• 突出与AIGC、CV或LLM相关的课程项目/竞赛经历
• 详细列出掌握的编程语言、深度学习框架及核心算法实现细节
• 强调解决实际问题的工程落地经验与量化指标
• 补充主流大模型微调（如LoRA）、推理加速及多模态对齐技术的学习
• 强化LeetCode高频题型与手推数学公式的能力
• 熟悉PyTorch/TensorFlow等框架的工程化实践

面试指南

• 采用STAR法则描述项目背景、任务、行动与结果
• 代码题先理清思路再编码，注重边界条件与时间/空间复杂度分析
• 技术优化类问题从算法改进、硬件适配、工程架构多维度展开
• 请介绍一个你参与过的深度学习/AIGC相关项目，并说明你的具体贡献
• 手写代码题（如动态规划、图论或链表操作）
• 如何优化大模型推理速度或训练效率？
• 复习《算法导论》核心章节与常见八股文
• 梳理过往项目数据指标与难点突破过程