计算机视觉算法实习生（广州）

优缺点分析

角色解读

• 实习期间深入一线CV/AIGC项目，积累落地经验，表现优秀可获留用
• 发展路径：实习生 → 正式算法工程师 → 技术专家或团队负责人
• 有机会发表专利或论文，提升学术影响力
• 跟踪CV/AIGC前沿技术，探索在图像/视频生成、编辑等任务中的应用
• 参与视觉模型（如Diffusion Models、GANs）的设计、训练、微调和优化
• 将算法封装为Demo或SDK，根据产品反馈迭代改进
• 扎实的计算机视觉和深度学习基础，熟悉至少一个子领域（生成、分割、检测等）
• 熟练使用Python和PyTorch，具备良好的编程和数学能力
• 对AIGC技术保持热情，能快速学习和使用AI工具

申请策略

• 提前了解美图的产品线（如美图秀秀、美颜相机）和AI应用方向，在面试中展现业务理解
• 准备一段Demo或小项目展示算法落地能力
• 突出计算机视觉相关项目或研究经历，尤其是图像生成、分割等方向
• 明确列出熟悉的深度学习框架（PyTorch等）和编程语言（Python）
• 如有论文或开源贡献，务必注明
• 深入掌握至少一个CV子领域（如生成模型）的最新进展和经典工作
• 练习手推常见模型结构，提升数学和代码调试能力
• 熟悉AI提效工具（如GitHub Copilot）和实验管理工具（如Wandb）

面试指南

• STAR法：描述项目背景、任务、行动和结果，突出个人贡献和思考
• 对比分析：回答技术问题时，先给出定义，再对比相关方法，突出差异和适用场景
• 问题拆解：对于开放性问题，先明确目标，再分步骤提出方案，考虑效率和鲁棒性
• 请介绍一下你参与过的CV项目，遇到了什么挑战？如何解决的？
• 解释Diffusion Model的基本原理，它与GAN相比有什么优劣？
• 如何评估图像生成模型的效果？有哪些常用指标？
• 给定一个实际场景（如老照片修复），你会如何设计和优化算法？
• 你如何看待AIGC的发展趋势？最感兴趣的方向是什么？