图像算法实习生

优缺点分析

角色解读

• 从实习生成长为图像算法工程师，深入掌握生成式AI与计算机视觉技术
• 可向高级算法研究员、技术专家方向发展，或转向AI产品与解决方案岗位
• 积累项目经验后，有机会转正至万兴科技或跳槽至其他互联网大厂
• 参与图像/视频理解与生成算法的研发与实验，包括视觉理解、多模态问答、图像编辑、风格迁移、文生视频等任务
• 学习并应用Diffusion、DiT、Transformer等前沿生成模型，协助模型实现、调优及效果验证
• 参与前沿论文复现、实验对比及结果分析，持续跟踪生成式AI技术发展
• 与产品及工程团队协作，推动算法能力在实际业务场景中的落地与优化
• 扎实的深度学习与图像处理算法基础，熟悉神经网络原理及训练测试流程
• 熟练掌握Python、C/C++，至少熟练使用一种深度学习框架（如PyTorch）
• 具备图像/视觉前沿技术跟踪和算法应用能力，有良好的自我学习能力和自驱力

申请策略

• 关注万兴科技在视频创意领域的业务方向，在面试中展示对AI赋能视频创作的理解
• 准备好能体现算法落地能力的项目案例，如论文复现、算法改进等
• 突出深度学习项目经验，尤其是图像/视频相关课题或竞赛经历
• 展示Python/C++编程能力，列出使用的框架（如PyTorch）和实际成果
• 如有论文阅读或复现经历，在简历中体现，体现技术跟踪能力
• 提前学习Diffusion模型、Transformer在视觉中的应用（ViT等）
• 熟悉至少一种生成模型（如GAN、VAE、Diffusion），并动手复现简单论文
• 补充多模态（文本-图像）相关知识，了解CLIP、BLIP等模型

面试指南

• 项目介绍采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出技术细节和量化成果
• 模型原理问题先阐述核心概念，再对比其他方法，最后结合实际应用给出思考
• 开放性问题从经典方法到前沿进展逐步分析，体现技术深度与广度
• 请介绍一下你参与过的图像算法项目，使用了哪些模型和框架，遇到什么困难？
• 解释Diffusion模型的基本原理，与GAN相比有哪些优缺点？
• 如何在视频生成中控制生成内容的连续性和一致性？
• 用过哪些多模态模型？如何将文本描述与图像特征对齐？
• 如果给你一张图像要求实现风格迁移，你会采用什么技术路线？