生成式AI技术专家

优缺点分析

角色解读

• 从技术专家向首席科学家或AI技术总监发展，主导更大规模的技术战略
• 向影像产品副总裁或AI研发负责人转型，兼顾技术与产品管理
• 在学术界与工业界持续交流，成为行业知名技术领袖
• 研究和开发Diffusion、Transformer等生成式AI模型，应用于手机影像的智能生成和增强
• 将算法落地到产品中，优化性能和稳定性，确保在多种设备上高效运行
• 与产品团队协作，将前沿技术转化为用户可感知的体验提升
• 发表研究成果，参与学术会议，并指导团队成员共同进步
• 扎实的数学功底（矩阵论、随机过程）和生成式AI模型理论
• 熟练的工程落地能力：C++和Python/Pytorch编程
• 计算机视觉/神经渲染领域的应用经验
• 了解文生图、图生图、视频生成、3D生成等方向

申请策略

• 关注vivo影像技术的产品方向（如夜景、人像、视频），在面试中展示对业务的思考
• 准备一份技术博客或个人项目展示链接，体现持续学习和实践能力
• 突出生成式AI相关的项目经验，尤其是图像/视频/3D生成方向的落地案例
• 展示数学功底和算法优化能力，如模型加速、量化、蒸馏等
• 如有顶会论文发表，务必列出，并说明与计算机视觉/影像相关的贡献
• 强调C++和Python编程能力，以及Pytorch等框架的使用经验
• 补充端侧推理优化知识，如NCNN、TNN等移动端推理框架
• 深入了解Diffusion模型的最新进展（如Latent Diffusion、Stable Diffusion）

面试指南

• 技术原理问题：先概述核心思想，再推导关键公式，最后举例说明应用细节
• 项目经验问题：用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化描述，突出个人贡献和技术亮点
• 优化问题：从算法层面（蒸馏、量化）和工程层面（并行、内存复用）分层面回答
• 请详细解释Diffusion模型的工作原理，并说明在图像生成中如何控制生成质量
• 描述一个你主导的生成式AI项目从研发到落地的完整流程，遇到的最大技术挑战是什么？
• 如何在手机端实现高分辨率图像的实时生成？你会采用哪些优化手段？
• 你如何看待Transformer在视觉生成中的应用前景？与Diffusion相比优劣如何？
• 如果你需要带领一个3人小组在两个月内完成一个新算法的产品化，你将如何计划？