计算机视觉算法实习生 / Summer Intern- Computer Vision Algorithm （深圳）

优缺点分析

角色解读

• 实习转正为正式算法工程师，深入参与核心业务
• 积累AIGC前沿技术经验，向高级算法专家发展
• 有机会发表顶会论文，提升学术影响力
• 跟踪并实现CV/AIGC领域最新论文算法，如Diffusion Models、GAN等
• 参与视觉模型的训练、微调和优化，提升图像/视频生成、编辑等效果
• 将算法落地为实际产品功能，编写核心代码并交付Demo或SDK
• 与团队协作，根据产品反馈迭代改进算法性能
• 扎实的计算机视觉和深度学习理论基础，至少熟悉一个子领域
• 精通Python，熟练使用PyTorch等框架，具备良好的工程能力
• 熟悉Diffusion Models、GAN、ViT等主流模型结构
• 具备独立阅读论文和复现算法的能力

申请策略

• 提前了解美图的产品线（如美图秀秀、美颜相机等），思考算法如何改善用户体验
• 在面试中展示对前沿论文的跟踪习惯，并分享自己的复现或改进思路
• 突出CV/AIGC相关项目经验，尤其是图像生成、编辑等成果
• 列举熟悉的模型框架（如Diffusion Models、GAN）和工程落地案例
• 如有论文或竞赛奖项务必重点展示
• 强调Python/PyTorch使用深度和代码质量
• 深入理解Diffusion Models原理及最新变体（如SD、DALL-E等）
• 练习使用PyTorch Lightning等高效训练框架

面试指南

• 采用STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出个人贡献和量化成果
• 对比分析类问题：先说明各自原理，再比较适用场景和优缺点
• 开放性问题：展示知识广度和思考深度，提出有逻辑的见解
• 请详细介绍一个你参与过的CV项目，包括遇到的问题和解决方案
• 谈谈你对Diffusion Models的理解，与GAN相比有哪些优缺点？
• 如何评估一个图像生成模型的效果？你会设计哪些指标？
• 如果让你用少量数据训练一个图像编辑模型，你会采用什么策略？
• 你对AIGC未来发展趋势有什么看法？