生成式AI技术专家

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：从算法工程师到首席科学家，深耕生成式AI领域
• 管理路线：可向技术主管或研发经理发展，带领团队
• 跨领域发展：结合业务向产品经理或技术战略岗位转型
• 研发和优化生成式AI算法，应用于智能手机影像的智能生成、编辑和增强
• 探索Diffusion、Transformer等前沿技术，提升图像、视频、3D内容的处理质量
• 与产品团队协作，将算法落地到实际产品中，提升用户体验
• 发布学术论文并参与行业会议，促进技术交流
• 扎实的数学基础，包括矩阵论、随机过程等
• 深入理解文生图、图生视频等生成模型及计算机视觉/神经渲染
• 精通C++和Python/Pytorch，具备算法工程化能力
• 硕士及以上学历，博士优先

申请策略

• 在简历中清晰说明算法创新点和实际效果，最好附上项目链接或论文
• 了解vivo影像产品的技术方向，在面试中展现结合业务的思考
• 突出生成式AI相关项目经验，尤其是图像/视频/3D生成方向
• 强调顶会论文发表经历，如CVPR, ICCV, SIGGRAPH等
• 展示算法工程化能力，包括C++/Python优化、模型部署经验
• 列举与手机影像相关的产品或落地案例
• 深入学习Diffusion、Transformer等前沿模型原理及代码实现
• 补充神经渲染（NeRF等）和3D生成相关知识

面试指南

• STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)
• 技术原理+实践结合：先阐明基础理论，再结合实际项目细节
• 对比分析：比较不同方法的优劣，体现技术深度
• 请详细讲解Diffusion模型的工作原理和训练技巧
• 你如何将生成式AI算法部署到移动端并保证实时性？
• 描述一个你主导的生成式AI项目，包括遇到的挑战和解决方案
• 如何在保证生成质量的同时控制模型参数量和计算量？
• 你对手机影像中生成式AI的应用前景有什么看法？