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生成式AI影像技术专家
生成式AI影像技术专家
发布于 2 天前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
3D生成
Pytorch
图像生成
深度学习
生成式Ai
神经渲染
视频生成
计算机视觉
AI 估算 · 40k–70k
高级AI专家，vivo平台，要求前沿技术，薪资处于行业较高水平。
职位详情
关于这个职位
该职位负责生成式AI影像算法的研究与前沿探索，将核心算法模型优化至商业落地水平，支撑产学研成果转化
适合有扎实数学和编程背景的AI专家，能够推动vivo影像技术的创新
最低要求
有扎实的数学功底，熟练掌握矩阵论、随机过程以及各类生成式AI模型理论基础，包括文生图、图生图、文生视频、图生视频以及3D生成方向等相关算法，并熟练掌握这些技术在计算机视觉／神经渲染领域的应用
具备良好的算法工程落地及产品化开发能力，熟练掌握C++及 Python/Pytorch编程
计算机、人工智能相关专业毕业，硕士及以上学历，博士不少于3年、硕士不少于5年相关从业经验
工作职责
负责生成式影像AI算法的研究和前沿探索，将其中涉及的核心算法模型和原型系统继续优化至可商业落地效果，支撑产学研成果转化
优先资格
拥有面向图像、视频生成技术的实际算法研发及落地工作经验，熟练掌握各类生成式AI算法的训练、测试及数据集构建工作内容
在CV或CG领域的CCF-A类期刊／会议上以一作身份发表过论文，例如 Siggraph/CVPR/ICCV/NIPS/ICLR等
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿AI领域，技术积累快，个人成长空间大
- vivo平台资源丰富，算法落地场景明确
- 与顶尖高校和研究机构合作，产学研结合紧密
- 技术难度高，需持续跟进最新研究
- 商业落地要求高，需平衡性能和效果
- 项目周期可能紧张，工作强度较大
- 适合有深厚数学和AI基础、热爱前沿技术研究、追求技术落地的资深算法专家
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 成为生成式AI领域的资深技术专家
- 晋升为技术负责人或架构师，指导团队方向
- 参与产品创新，推动影像技术的前沿应用
- 研究生成式AI影像算法，探索前沿技术如文生图、图生视频等
- 优化算法模型至可商业落地，提升vivo影像产品的竞争力
- 参与产学研成果转化，将技术原型转化为实际产品功能
- 扎实的数学理论基础，包括矩阵论、随机过程等
- 精通生成式AI模型，熟悉文生图/视频、3D生成等方向
- 熟练C++/Python/Pytorch编程，具备工程落地能力
申请策略
- 了解vivo在影像方面的技术布局，关联自己的研究
- 准备一个完整的项目案例，从研究到落地的过程
- 突出生成式AI项目经验，尤其是图像/视频生成方向
- 强调一作论文发表及CCF-A类会议成果
- 展示工程落地能力，如模型优化、部署经验
- 补充3D生成或神经渲染相关知识和实践
- 提升C++高性能编程和系统优化能力
面试指南
- 用STAR法描述项目背景、任务、行动和结果
- 先阐述技术原理，再结合具体案例说明优化策略
- 展示对前沿技术的理解，同时强调落地可行性
- 如何优化文生图模型以减少推理时间并保持质量？
- 介绍一个你参与的视频生成项目，你在其中的贡献是什么？
- 你在CCF-A会议上发表论文的核心创新点是什么？
- 如何处理生成式AI训练中的数据不平衡或模式坍塌问题？
- 你对神经辐射场（NeRF）在影像中的应用如何看待？
职位点评
75
综合评分
vivo高级AI专家，前沿生成式技术，高薪高成长，WLB一般。
更适合这类人
最适合追求技术前沿和职业发展的资深算法专家，能接受较高工作强度。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
85较高
vivo为成熟大公司，薪资福利有竞争力，但JD未明确具体数字，故薪资信号为未披露。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展
90较高
涉及前沿生成式AI技术，有论文发表和算法落地要求，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈生成式AI、计算机视觉、深度学习、PyTorch、神经渲染
成长机会前沿探索、产学研成果转化
业务类型profit_center
工作生活
50较低
仅现场办公，未提及弹性工作或WLB相关福利，可能工作强度较大。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
生成式AI影像属于高速增长赛道，技术影响力较大，但社会直接影响力一般。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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