日常实习生-图形学/AI算法实习生

优缺点分析

角色解读

• 实习表现优异可转正为正式研究员/工程师，深入参与核心项目
• 积累AI与CG交叉领域经验，未来可向图形学算法专家或AI研究员发展
• 在优酷平台接触影视工业级应用，有机会发表顶会论文，提升学术影响力
• 研发前沿图形学算法，如物理模拟和可微渲染，提升影视视效质量
• 处理与训练视频、图片生成模型的数据，优化模型性能
• 设计并实现用于视频生成、风格迁移的神经网络模型
• 跟踪学术和业界最新技术，将成果落地到实际项目中
• 扎实的图形学基础知识，熟悉物理模拟或体积渲染
• 深度学习项目经验，熟练使用TensorFlow或PyTorch
• 编程能力强，精通C++和Python
• 良好的数学、算法和数据结构基础，对3D算法有热情

申请策略

• 准备一个技术demo或开源项目，直观展示能力
• 了解优酷在AI+视效方面的布局，面试时体现对业务场景的理解
• 突出图形学相关项目经验，如物理模拟、渲染或3D重建
• 强调深度学习实践，包括模型设计、训练、优化及框架使用
• 列出编程能力（C++/Python）和工具（TensorFlow/PyTorch）掌握程度
• 如果有论文或竞赛经历，务必醒目展示
• 补充图形学基础，如Physically Based Rendering、Fluid Simulation等经典方法
• 复现几篇顶会论文（如NeRF、StyleGAN等），加深对模型实现的理解

面试指南

• STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，清晰描述项目
• 技术问题采用结构化回答：先给出定义/原理，再举例说明应用，最后指出优缺点
• 论文阅读题：简述问题、方法、实验结果，并提出自己的思考或改进方向
• 请介绍你做过的一个图形学或深度学习项目，遇到了哪些挑战？
• 解释物理模拟中的一种数值方法（如欧拉法、拉格朗日法）
• 如何加速神经网络的训练？有哪些常见的优化策略？
• 你知道可微渲染吗？它和传统渲染的区别是什么？
• 你最近读过的一篇顶会论文是？它的创新点和局限是什么？