AIGC图像生成算法实习生（北京）-5430(J12495)

优缺点分析

角色解读

• 可向AIGC算法专家、多模态大模型研究员或技术负责人方向发展
• 积累核心项目经验后，具备优秀转正机会，进入大厂正式研发序列
• 长期可拓展至AI基础设施、模型压缩部署或跨模态融合技术领域
• 负责内部创新产品的图像编辑与生成算法落地与应用支持
• 深入研究AIGC基础模型架构、高效Scaling策略及RLHF等核心技术
• 跟踪多模态理解与生成前沿进展，推动学术成果向工程实践转化
• 独立或协作完成算法验证、模型训练与性能优化工作
• 扎实的计算机视觉与扩散模型理论基础，熟悉主流生成架构
• 熟练掌握Python与C/C++，具备高效的算法实现与调试能力
• 拥有多模态生成/编辑项目的科研经历或开源实战经验
• 良好的英文文献阅读能力与快速学习新技术的自驱力

申请策略

• 提前了解360在安全与AI结合的业务布局，面试时展现业务理解力
• 准备完整的项目复盘与技术难点解答，体现独立思考与解决问题能力
• 突出CV/AIGC相关科研项目、顶会论文或高质量开源贡献
• 详细列出扩散模型或多模态生成项目的具体职责、技术选型与量化指标
• 强调Python/C++工程能力，附GitHub链接或可运行的Demo说明
• 强化PyTorch/TensorFlow框架使用，掌握分布式训练与显存优化技巧
• 补充RLHF流程、LoRA/FlashAttention等高效微调与推理技术知识
• 熟悉模型部署工具链（如TensorRT、ONNX），提升算法落地效率

面试指南

• 采用STAR法则阐述项目背景、个人贡献、技术选型依据与最终效果
• 针对优化类问题，从算法改进、数据结构优化、硬件加速三个维度展开
• 结合具体数据量化提升幅度，并主动说明后续可进一步探索的方向
• 请详细介绍你参与的扩散模型或多模态生成项目，你在其中承担什么角色？
• 如何优化扩散模型的推理速度或训练效率？遇到过哪些显存/算力瓶颈？
• RLHF在图像生成任务中有哪些独特挑战？你是如何解决对齐问题的？
• Python与C++在算法工程中如何配合？有无性能调优实战经验？
• 复习扩散模型核心原理（DDPM/DALL-E/Stable Diffusion架构差异与演进）