AI图片模型产品实习生（AIGC 生图方向）

优缺点分析

角色解读

• 深入AIGC领域，积累数据治理、效果评估和产品化经验，成为AI产品专家
• 通过实践掌握从需求到落地的完整产品流程，未来可向正式产品经理发展
• 基于快手平台，有机会接触亿级用户产品，拓展技术视野和行业影响力
• 协助AI图像生成产品的需求分析和功能规划，产出PRD、原型图和流程文档，推动产品迭代
• 参与图片数据治理工作，包括数据清洗、标注协同和质量抽检，为模型训练提供高质量数据
• 负责生图效果评测，制定画质、构图、光影等评估维度，跟进问题定位和闭环优化
• 跟踪行业竞品动态，整理用户反馈，输出洞察报告和迭代建议
• 熟悉主流AI生图工具（如Midjourney、Stable Diffusion），理解模型能力边界
• 具备基础产品思维，能独立完成需求整理、流程梳理和跨团队沟通
• 拥有良好的视觉审美和图像鉴赏能力，了解构图、光影等美学要素
• 学习能力强，逻辑清晰，能适应快节奏多任务并行

申请策略

• 投递时附上个人作品集或代表案例，包括生成图、工作流截图和提示词说明
• 关注快手AIGC产品动态（如可灵、快影等），在面试中展示对产品的理解
• 突出使用AI生图工具的经验，附上作品集链接或提示词案例
• 强调产品相关经历，如需求文档、原型设计或项目推进成果
• 如有数据清洗、标注或图像处理项目经验，务必重点描述
• 展示学习能力和快速适应能力，例如在短时间内掌握新工具
• 提前熟悉ComfyUI等专业工作流工具，至少能搭建简单流程
• 加强提示词工程（Prompt Engineering）能力，多尝试不同风格生成

面试指南

• 对于生图工具类问题，先说出工具名称，再结合自己的使用体验分条说明优缺点，最后提出改进想法
• 对于数据治理问题，强调数据质量对模型效果的影响，举例说明清洗、标注、质量抽检等环节的具体做法
• 对于开放性问题，采用“总-分-总”结构：先明确观点，再列出具体维度或步骤，最后总结意义
• 请描述你使用过的一款AI生图工具，它的优缺点是什么？
• 你如何理解数据治理在AI模型训练中的作用？
• 假设需要评测一批生成图片的质量，你会从哪些维度入手？
• 请分享一个你主动学习新技术的经历，并说明你如何解决遇到的问题
• 对快手目前AIGC产品（如可灵）有什么了解？请给出改进建议