27秋招-视觉算法工程师-AIGC（北京）-5391(J12463)

优缺点分析

角色解读

• 深度技术路线：在AIGC视觉生成领域持续深耕，成为算法专家或核心研发工程师
• 产品化路线：结合技术理解，转向AI产品经理或技术专家，负责AIGC产品的技术规划与落地
• 学术路线：积累顶会论文成果，未来可选择继续深造或进入研究机构
• 研究并跟踪图像/视频AIGC（如扩散模型）领域的最新算法动态
• 开发和实现图像可控生成、可控编辑等算法，并进行模型性能优化（如蒸馏加速）
• 利用开源模型（如SD、Wan）进行微调实验，验证新想法或解决特定问题
• 整理和分享技术文献与实验结论，推动研究成果的工程化落地
• 具备扎实的机器学习和计算机视觉理论基础，特别是扩散模型（Diffusion Models）的基本原理
• 熟练掌握Python编程语言及PyTorch等深度学习框架，具备利用开源代码复现和验证实验的能力
• 具备良好的英文文献阅读能力，能快速理解前沿论文并总结核心思想
• 熟悉主流的AIGC开源模型（如Stable Diffusion）及其微调方法（如LoRA）者优先

申请策略

• 仔细研究三六零在AIGC领域的布局和已有产品（如360智脑相关功能），在面试中展示你的了解和思考
• 准备一个可以展示的作品集或GitHub仓库，包含你复现或开发的AIGC相关实验代码与结果展示
• 突出与AIGC、扩散模型、图像生成/编辑相关的课程项目、科研经历或开源贡献
• 详细描述使用开源模型（如Diffusion Models、Stable Diffusion）进行微调或开发的具体经验
• 列出在CV/ML/AI领域的论文发表情况（即使是工作论文），或对重要论文的深度解读与复现成果
• 强调独立研究、问题解决和快速学习新技术的能力
• 深入学习扩散模型（DDPM, Score-based Models等）的数学原理与代码实现
• 实践掌握至少一种主流AIGC模型（如SD）的微调流程，特别是LoRA等参数高效微调方法

面试指南

• 技术原理问题：采用“背景-方法-公式-直觉”的结构化回答，确保逻辑清晰，并联系实际代码实现
• 项目经验问题：使用STAR法则（情境-任务-行动-结果），重点突出你的具体贡献、技术选型理由和最终成果
• 学习能力问题：强调你的学习路径（论文->代码->实践）、工具使用和总结分享的习惯
• 请介绍一个你了解的扩散模型（如DDPM）的基本原理和关键步骤
• 你使用过哪些AIGC开源模型？请描述一个你进行模型微调的具体案例和遇到的挑战
• 你如何阅读和理解一篇最新的AIGC相关论文？请举例说明
• 如果你入职，你计划如何快速上手并参与项目工作？
• 你对图像/视频的‘可控生成’和‘可控编辑’是如何理解的？