图像与视频AI算法工程师（博士）

优缺点分析

角色解读

• 算法专家：深耕生成式AI与计算机视觉，成为领域权威
• 技术管理：带领团队负责核心算法研发
• 跨领域拓展：向自动驾驶、机器人视觉等方向延伸
• 研发图像与视频生成、超分等AI算法，应用于安防产品
• 跟踪前沿技术，持续优化模型性能
• 与产品团队协作，定制数据生成策略
• 撰写技术文档，记录算法设计与实现
• 扎实的数学基础，如随机过程、贝叶斯理论
• 熟悉扩散模型（DDPM、Stable Diffusion）及高效采样方法
• 有图像/视频处理、计算机视觉研究经验
• 了解GAN、VAE等生成模型

申请策略

• 准备一个完整的研究项目案例，从问题定义到解决方案、实验结果
• 关注安克创新在安防领域的产品，思考自己的技术如何为其创造价值
• 突出博士期间计算机视觉、图像生成相关的研究项目和论文
• 明确列出使用扩散模型、GAN等技术的具体工作，包括方法创新和效果
• 强调数学基础和相关课程成绩
• 如有开源项目或竞赛获奖，务必展示
• 深入学习扩散模型原理，动手复现经典论文
• 掌握PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，熟悉训练和部署流程

面试指南

• 技术原理：先定义问题，再分步骤解释模型机制，最后总结优缺点
• 项目经验：使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出技术难点和个人贡献
• 应用思考：结合公司产品痛点，提出可行方案，展示业务理解
• 请详细解释DDPM的原理，包括正向扩散和反向去噪过程
• 描述一次你使用扩散模型做图像生成或超分的项目，遇到了哪些挑战？
• 如何评估生成图像的质量？有哪些常用指标？
• Stable Diffusion中的UNet结构有什么作用？如何优化采样速度？
• 你对安防领域的图像处理有什么了解？如何将你的算法适配到安防产品？