计算机视觉实习生（厦门）

优缺点分析

角色解读

• 实习转正为正式算法工程师，继续深入CV/AIGC方向
• 积累顶会论文和专利，未来可冲击头部AI公司或攻读博士
• 从单一模型开发逐步成长为完整解决方案的技术负责人
• 跟踪CV/AIGC前沿论文，将最新技术应用于图像生成、视频编辑等任务
• 参与扩散模型、GAN、ViT等模型的训练、微调和性能优化，推动功能落地
• 编写核心代码，输出Demo或SDK，根据产品反馈迭代改进算法
• 有机会撰写技术专利或发表论文，积累学术成果
• 扎实的计算机视觉基础知识，熟悉图像生成、分割、检测等至少一个子方向
• 熟练使用Python和PyTorch，具备良好的数学和编程功底
• 对AIGC有热情，能快速理解和复现前沿论文
• 良好的沟通协作能力，能与团队高效配合

申请策略

• 仔细了解美图在影像领域的业务，结合自己的项目经验说明匹配度
• 准备好一个自己参与的CV项目，能清晰讲述技术难点和成果
• 突出视觉方向的项目经验，尤其是图像生成、分割或目标检测相关
• 强调Python、PyTorch的熟练程度，以及数学基础（如线性代数、概率论）
• 如果有顶会论文或开源项目贡献，务必重点展示
• 体现对AI工具的使用习惯和对最新研究的关注
• 系统复习扩散模型（DDPM、Stable Diffusion）的原理和实现
• 熟练掌握PyTorch的模型训练、分布式训练等工程技巧

面试指南

• 对于项目介绍题，采用STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点讲你的贡献和技术选型原因
• 对于原理题，先给出核心概念，再对比其他方法，最后结合实际应用说明优缺点
• 对于工程题，要体现实践细节，如遇到的内存、速度问题及解决方法
• 请详细介绍一下你做过的一个计算机视觉项目，从问题定义到解决方案
• 解释一下扩散模型的工作原理，和GAN相比有什么优缺点？
• 如何对深度学习模型进行加速和部署（如量化、剪枝等）？
• 你在PyTorch中如何实现自定义Dataset和DataLoader？遇到内存不足怎么处理？
• 谈一下你最近关注的一篇AIGC论文，你觉得它的创新点在哪里？