Applied Researcher Intern

优缺点分析

角色解读

• 实习期表现优秀可转正为全职研究员，继续深耕CV/GAI领域
• 积累顶级会议论文，成为领域专家，未来可进入学术界或工业界核心研发团队
• 向技术管理者发展，带领团队探索新方向
• 研究并改进计算机视觉和生成式AI的最新算法，特别是图像/视频生成和3D重建
• 实现和测试前沿模型，如扩散模型、NeRF等，并进行实验验证
• 与团队合作，将研究成果转化为产品功能，并在顶级会议发表论文
• 扎实的计算机视觉和生成模型理论基础，如GAN、VAE、扩散模型
• 精通Python和深度学习框架（如PyTorch），能快速实现论文方法
• 有图像/视频生成或3D视觉相关项目或研究经验

申请策略

• 提前了解美图在AI领域的产品方向（如影像美颜、视频编辑），在面试中展示相关性
• 突出计算机视觉或生成式AI相关的研究项目，包含具体方法、实验成果
• 列出顶级会议论文（如有），并说明个人贡献
• 强调编程能力（Python、PyTorch）和开源项目经验
• 深入学习扩散模型、NeRF、3D重建等前沿技术，复现经典论文
• 熟悉Git、Linux等工具，提升实验效率

面试指南

• 对于研究类问题，采用STAR（情境、任务、行动、结果）结构，清晰陈述背景、方法、创新点和成果
• 对于技术原理问题，先给出核心概念，再逐步展开细节，最后加以总结
• 请详细描述你做过的一个图像生成项目，包括模型选择、训练过程和结果
• 解释扩散模型的工作原理，并对比其与GAN的优劣
• 如何设计一个3D重建算法？有哪些挑战？
• 你如何看待当前生成式AI的局限性？未来突破点在哪里？
• 如果给你一个任务，需要在一个月内实现一个简单的视频编辑功能，你会如何规划？
• 复习计算机视觉和生成模型的核心论文，尤其是近两年的顶会文章