计算机视觉算法实习生（人体组）

优缺点分析

角色解读

• 在实习期间，可以深入接触工业级的AIGC产品研发流程，积累从算法研究到工程落地的完整项目经验，为未来求职打下坚实基础
• 表现优秀的实习生有机会获得转正offer，正式加入美图算法团队，成为核心算法的研究或开发人员，参与更前沿的技术探索
• 随着在计算机视觉和AIGC领域的经验积累，未来可以成长为技术专家或项目负责人，引领团队在特定技术方向上进行突破
• 跟踪并研究深度学习、计算机视觉、AIGC等领域的最新学术成果和技术趋势，提出创新性的算法idea，并撰写技术专利或学术论文
• 针对美图实际的产品应用场景（如视频编辑、图像生成），设计、优化和实现核心算法，提升算法的效果、效率和鲁棒性
• 负责核心算法的代码实现，输出可演示的demo或SDK，并根据产品团队的反馈进行迭代优化，推动技术落地
• 扎实的计算机、电子信息或数学等专业基础，硕士及以上学历，具备优秀的算法和数据结构功底
• 熟练掌握C/C++/Python中的至少一种编程语言，具备较强的工程实现和代码调试能力
• 熟悉OpenCV、PyTorch等常用的计算机视觉库和深度学习框架，能够快速搭建和训练模型
• 了解或熟悉主流的图像编辑模型（如Qwen、GLM）和视频编辑模型（如Wan、MiniMax），对AIGC领域有深入理解

申请策略

• 在投递简历时，可以附上一份简短的求职信，阐述你对AIGC领域的理解、对美图产品的了解以及你希望加入的动机
• 提前了解美图公司旗下的核心产品（如美图秀秀、美颜相机）以及它们在图像视频处理方面的功能，思考算法如何在这些产品中应用
• 重点突出你的计算机视觉或深度学习相关的项目经历，特别是与图像生成、视频编辑、多模态等方向相关的项目，详细描述你的技术方案和取得的成果
• 在简历中明确列出你熟悉的深度学习框架（如PyTorch）和CV库（如OpenCV），以及你掌握的编程语言（C++/Python），并附上能体现你工程能力的代码仓库链接
• 如果有相关的学术论文、技术专利或开源项目贡献，务必在简历中突出展示，这将是证明你理论创新能力的强有力证据
• 提及你对主流AIGC模型（如Qwen、Wan等）的了解和使用经验，即使只是实验性的探索，也能体现你对行业前沿的关注
• 系统梳理并深入理解PyTorch的底层实现和常用API，确保能够熟练地进行模型搭建、训练和调试
• 选择一两个主流的图像或视频生成模型（如Stable Diffusion、Wan等）进行源码阅读和复现实验，深入理解其网络结构和训练过程

面试指南

• 对于项目类问题，可以采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）进行回答，清晰地描述项目背景、你的具体任务、采取的技术方案和最终取得的量化成果
• 对于技术理解类问题，建议从基本原理出发，结合具体例子进行阐述，并适当表达自己的思考，例如技术的局限性或未来的改进方向
• 对于开放性的算法设计问题，可以先明确问题的输入和输出，然后拆解为几个关键步骤，再针对每个步骤提出候选方案，并分析其可行性
• 请详细介绍一下你过去做过的一个计算机视觉或深度学习项目，你在其中承担了什么角色，遇到了哪些技术难点，是如何解决的？
• 谈谈你对AIGC（如图像生成、视频编辑）领域当前技术现状和发展趋势的理解？你关注哪些最新的模型或技术？
• 请解释一下Transformer架构在视觉模型中的应用，以及它与传统CNN相比有哪些优缺点？
• 如果让你设计一个算法，实现将一张静态照片中的人物动作迁移到一段视频中，你会如何设计整体方案？
• 你对我们美图的产品（如美图秀秀）有什么了解？你认为计算机视觉技术还能在哪些方面提升用户体验？