图像AIGC算法工程师/专家

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为AIGC影像领域的专家，主导核心算法方向
• 管理路线：向算法团队负责人或技术总监发展，带领团队攻克难题
• 跨界发展：结合多模态和强化学习，拓展至更广泛的人工智能应用场景
• 利用AIGC、多模态和强化学习技术，设计和优化移动影像的计算成像算法架构，提升照片和视频的生成与增强效果
• 负责核心图像算法从预研到商用的全流程，包括模型训练、效果调优和端侧部署
• 跟踪学术界和工业界前沿，与外部团队合作，引入新技术并实现突破
• 扎实的计算机视觉和图像处理基础，熟悉深度学习常用算法
• 精通PyTorch等深度学习框架，具备良好的编程和工程实现能力
• 至少在一个方向有深入经验：文生图大模型、可控生成、图像质量评估或强化学习（RLHF/DPO）

申请策略

• 申请前研究vivo影像技术方向，例如其微云台、人像算法等，思考AIGC如何结合
• 准备一个完整的技术方案展示，从问题定义到算法设计再到实验结果，体现工程思维
• 突出在文生图大模型、可控生成或强化学习方面的项目经验，最好有落地案例
• 展示在计算机视觉顶会或期刊上的论文，或参与的开源项目
• 强调编程能力和对PyTorch的熟练使用，提供GitHub链接
• 深入理解Stable Diffusion、ControlNet等主流文生图模型的原理和实现
• 掌握RLHF/DPO等强化学习在图像生成中的应用，可以复现相关论文
• 了解移动端模型部署优化技术，如NCNN、TensorRT等

面试指南

• 用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目问题，突出个人贡献和难点攻克
• 对于技术原理问题，先概述核心思想，再深入细节，最后联系实际应用
• 对于开放式问题（如部署优化），展示系统思维，提出多个方案并权衡优劣
• 请详细介绍一下你做过的一个文生图或图像生成项目
• 如何用强化学习优化图像生成模型？请谈谈RLHF的原理和应用
• 评价图像生成质量有哪些常用指标？你认为哪些指标最能反映用户感知？
• 如何将大模型部署到手机端？你会考虑哪些优化策略？
• 如果训练数据存在偏差，如何发现并纠正？