AIGC算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师成长为AIGC方向的技术专家，深入视频生成底层
• 可向技术管理方向发展，带领团队构建视频AI引擎
• AIGC行业需求旺盛，跳槽易获得高薪和发展机遇
• 研发视频生成与处理算法，包括自动化剪辑、动作迁移、语义驱动等能力
• 优化扩散模型架构，解决帧一致性、时空建模、跨模态对齐等痛点，提升生成质量和速度
• 构建视频分镜、关键帧补全、文本驱动编辑等底层工具链
• 追踪Sora、Runway、Kling、Veo等前沿模型，快速完成benchmark与落地
• 扎实的深度学习基础，熟悉扩散模型、GAN或自回归生成模型
• 熟练掌握PyTorch等框架，具备模型训练和调优经验
• 了解视频理解或计算机视觉基础，有图像/视频生成项目经验
• 具备工程能力，能设计并部署高效推理算法

申请策略

• 提前了解安克创新核心业务（如充电产品、户外电源），思考AIGC如何应用于营销场景
• 展示对视频生成领域的热情，可附带作品demo
• 突出视频生成/图像生成相关项目经历，尤其是扩散模型应用
• 展示在顶会或开源项目中的贡献，证明算法实力
• 强调工程落地能力，如部署过实时生成系统
• 描述对Sora等前沿模型的调研或复现经历
• 熟练使用PyTorch，并复现经典扩散模型论文
• 学习视频处理基础（如光流、时序建模）

面试指南

• 使用STAR法则描述项目，强调技术难点、解决方案和成果
• 对于算法理解题，从底层原理和现有方法角度展开，并注意对比
• 突出自己的思考和动手实践，避免空谈
• 如何解决视频生成中的帧一致性问题？
• 描述一次你使用扩散模型的项目经验，遇到哪些挑战？
• 如何优化视频生成模型的推理速度？
• 谈谈你如何看待Sora、Kling等模型的技术路线
• 复习扩散模型数学基础与经典论文（如DDPM、Stable Diffusion）