视觉算法工程师（视觉生成&多模态）-广州

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师向高级/资深算法工程师发展，深入AIGC核心算法
• 可转向技术专家或团队管理方向，在游戏AI领域成为专家
• 未来可跨方向至多模态大模型、智能体等前沿领域
• 从事计算机视觉与多模态算法的研发，包括图片/视频生成技术
• 对前沿技术如Agent、多模态理解进行预研，探索在游戏业务中的应用
• 与团队合作推进算法落地，解决实际业务问题
• 扎实的计算机视觉和深度学习基础，熟悉PyTorch框架
• 有AIGC生成模型、多模态模型的项目经验
• 具备文献阅读和算法预研能力，了解AI Coding和Agent Harness

申请策略

• 了解网易游戏AI实验室的业务方向，在面试中展示对游戏AI的兴趣
• 准备项目演示或代码示例，展示实际能力
• 突出自己在图片/视频生成、多模态项目中的具体成果，如模型效果、指标提升
• 强调PyTorch等框架的熟练使用，以及AI Coding、Agent相关经验
• 如果有顶会论文或比赛获奖、开源贡献，务必突出
• 补充多模态大模型如Diffusion Model、LLM结合的知识
• 学习Agent相关框架（如AutoGen、LangChain）和AI Coding工具
• 熟悉游戏行业的视觉应用场景

面试指南

• 采用STAR法则回答项目经历，突出技术难点和解决方案
• 对于算法原理问题，从基础概念出发，结合自己的理解深入阐述
• 对落地问题，强调工程化思维，如性能优化、数据迭代等
• 介绍一下你最近做的生成模型项目，遇到了哪些挑战？
• 如何评估生成图片的质量？有哪些常用指标？
• 你对多模态理解有什么理解？如何设计一个多模态模型？
• 什么是Agent？在生成任务中如何应用？
• 如何将算法模型落地到实际游戏中？你会怎么处理？