计算机视觉实习生（厦门）

优缺点分析

角色解读

• 从实习生转正为正式算法工程师，深入参与核心项目
• 积累视觉和AIGC项目经验，逐步成长为技术骨干或技术专家
• 有机会参与顶级会议论文发表，提升学术影响力
• 跟踪并探索计算机视觉和AIGC领域的前沿技术，将学术成果转化为可落地的产品功能
• 参与核心视觉算法的设计、训练与优化，包括Diffusion Models、GAN、ViT等模型
• 实现算法Demo或SDK，根据产品反馈进行迭代优化，并撰写技术专利或论文
• 扎实的计算机视觉和深度学习基础，熟悉图像生成、分割、目标检测等子领域
• 熟练掌握Python和PyTorch框架，具备良好的数学和编程功底
• 对AIGC前沿技术保持热情，熟练使用各类AI提效工具
• 良好的沟通能力和团队协作精神，能够与产品、工程团队高效配合

申请策略

• 在面试中展示对AIGC技术的热情，主动分享自己关注的论文或开源项目
• 准备一个完整的项目案例，详细说明从问题定义到模型落地的整个过程
• 突出计算机视觉项目或研究经历，详细说明在图像生成、分割等方向的具体工作
• 列出熟练掌握的技术栈，尤其是PyTorch、Python以及相关深度学习模型
• 如有论文或专利发表，务必放在显眼位置，并说明个人贡献
• 强调使用AI提效工具的经验，体现对前沿技术的关注
• 提前复习Diffusion Models原理和代码实现，熟悉Stable Diffusion等主流框架
• 补充了解美图现有的影像产品，思考如何用AIGC技术改进

面试指南

• 先明确问题本质，然后分步骤阐述思路，最后总结关键点
• 针对项目类问题，遵循STAR法则（情境-任务-行动-结果）组织回答
• 遇到开放性问题，可以结合经典方法和前沿技术进行对比分析
• 请解释Diffusion Model的核心原理，并说明如何应用于图像生成？
• 你参与过哪个CV项目？遇到的最大挑战是什么？如何解决的？
• 如何评估一个图像生成模型的效果？除了FID和IS还有哪些指标？
• 你对AIGC领域的最新进展有哪些了解？比如Sora、3D生成等
• 现在有一个任务：将一张照片转化为动漫风格，你会怎么设计算法流程？