应用算法工程师（AI漫剧）

优缺点分析

角色解读

• 可向资深算法专家方向发展，深入研究AIGC底层模型与算法
• 也可转向技术管理岗，带领团队打造AI创意产品
• 积累漫剧垂直领域经验，未来在AI内容生成赛道有广阔前景
• 设计并优化AI漫剧的提示词算法，确保角色、场景、风格等维度的生成质量
• 开发漫剧工具agent，实现全流程的提示词智能适配和问题自动排查
• 解决漫剧生成中角色崩坏、风格不一致等技术难题，提升产品体验
• 跟踪提示词工程、扩散模型等前沿技术，并落地到业务场景中
• 精通Python和深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），具备扎实的机器学习、NLP或计算机视觉基础
• 深入了解提示词工程，有AI图像生成（如Stable Diffusion）的实际优化经验
• 熟悉扩散模型原理，了解漫剧分镜、角色建模等知识
• 具备问题分析和解决能力，能快速定位并优化模型适配问题

申请策略

• 关注昆仑万维在AI漫剧领域的产品和动态，在面试中展现对业务的理解
• 准备一个完整的提示词优化案例，从问题分析到解决方案再到效果评估，展示技术深度
• 突出Python、PyTorch/TensorFlow项目经验，尤其是与图像生成或NLP相关的算法实现
• 详细描述提示词工程优化案例，如提升生成质量、解决一致性问题的具体方法
• 展示对扩散模型（如Stable Diffusion）原理的理解和应用，附上相关作品或GitHub链接
• 强调跨团队协作和问题解决能力，体现将业务需求转化为技术方案的经历
• 系统学习提示词工程（Prompt Engineering）的最新技巧和框架，如LangChain
• 动手实践AI漫剧或图像生成项目，尝试复现并优化Diffusion模型

面试指南

• 针对技术原理问题：先明确问题核心，然后分步骤阐述原理，最后结合实践经验给出具体优化方法
• 针对方案设计问题：先分析需求，拆解关键变量，然后提出技术选型和实现路径，最后讨论可能的问题及备用方案
• 请解释提示词工程中的Chain-of-Thought和系统提示词，并举例在图像生成中的应用
• 如何解决Stable Diffusion在生成漫剧角色时出现多指或面部崩坏的问题？
• 描述一个你使用PyTorch实现图像生成或NLP模型的经历，遇到了哪些挑战？
• 如何将电影脚本自动转换为高质量的提示词序列？请设计一个简单的方案
• 你如何评估和优化提示词对生成质量的影响？有哪些具体的量化指标？
• 复习Diffusion模型原理、Prompt Engineering经典论文和最新进展