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实习视觉工程开发实习生（J102298）
北京市 · 实习 · 不限
长期有效
任职要求
- - 计算机、软件工程、人工智能、电子信息、图像处理等相关专业
- - 具备扎实的工程实操能力，熟悉Python基础开发、脚本编写，有批量数据处理、自动化流程搭建、工具二次使用经验者优先
- - 有AIGC图文/视频生成、AI内容检测、伪造内容甄别相关工程实践经历，熟练使用各类主流AIGC工具、开源项目者优先
- - 具备良好的工程思维，熟悉数据处理、流程优化、批量任务落地逻辑，做事严谨、代码规范、执行力强，能够独立完成分配的工程落地任务
- - 沟通协作能力良好，责任心强，积极配合团队推进项目落地，能够快速对接需求、跟进问题闭环
- - 有CV相关工程落地、数据流水线搭建、自动化测试脚本开发经验优先
- - 熟悉AIGC开源项目部署、工具调试、批量任务调度优先
- - 有数据集制作、数据清洗、标注体系优化相关项目经验优先
岗位描述
【岗位职责】
- - 负责AIGC图片、视频数据合成流水线的工程搭建与落地，基于现有工具链完成批量素材生成、画面局部修改、全局内容合成等工程化工作，规范化产出足量、高质量、多样化的数据集，支撑团队模型训练与业务迭代
- - 负责AIGC生成内容检测的工程落地工作，覆盖AI图片、人脸伪造、AI生成视频真伪识别等场景，承担任务调度、批量数据测试、结果统计、问题复盘与迭代反馈等实操工作
- - 参与检测链路的工程优化与流程迭代，负责数据清洗、标准化标注、素材规整、工具调试等工作，持续提升整体任务的处理效率、自动化程度与输出准确率
- - 跟进业界主流AIGC生成与检测工具、开源工程方案，整理可落地的工程实践思路，协助团队完成技术方案复用与流程优化
【任职要求】
- - 计算机、软件工程、人工智能、电子信息、图像处理等相关专业
- - 具备扎实的工程实操能力，熟悉Python基础开发、脚本编写，有批量数据处理、自动化流程搭建、工具二次使用经验者优先
- - 有AIGC图文/视频生成、AI内容检测、伪造内容甄别相关工程实践经历，熟练使用各类主流AIGC工具、开源项目者优先
- - 具备良好的工程思维，熟悉数据处理、流程优化、批量任务落地逻辑，做事严谨、代码规范、执行力强，能够独立完成分配的工程落地任务
- - 沟通协作能力良好，责任心强，积极配合团队推进项目落地，能够快速对接需求、跟进问题闭环
- - 有CV相关工程落地、数据流水线搭建、自动化测试脚本开发经验优先
- - 熟悉AIGC开源项目部署、工具调试、批量任务调度优先
- - 有数据集制作、数据清洗、标注体系优化相关项目经验优先
你的简历匹配这个岗位吗？
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该岗位可能会问的问题
基于 后端开发 岗位的常见面试问题整理
请解释 RESTful API 的设计原则，并举一个你实际设计过的例子
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1. 资源导向：URL 表示资源而非操作 2. HTTP 方法语义：GET/POST/PUT/DELETE 对应查增改删 3. 无状态：每个请求包含全部所需信息 4. 统一接口：一致的响应格式（如 JSON） 5. 举例：用户模块 /users/{id}，GET 查/POST 创/PUT 改/DELETE 删，返回统一 {code, data, message}
MySQL 索引的底层数据结构是什么？为什么用 B+ 树而不是哈希表或红黑树
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1. B+ 树：非叶子节点只存 key 不存 data，单次 IO 读更多 key 2. 叶子节点形成有序链表，支持范围查询（哈希表不支持范围） 3. 高度低（3-4 层可存千万级数据），减少磁盘 IO 4. 对比红黑树：B+ 树是多叉的，高度更低，磁盘 IO 更少
你参与过的最复杂的后端项目是什么，你承担了什么角色
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1. 项目背景：一句话说清业务场景 2. 技术栈：语言/框架/数据库/中间件 3. 个人职责：你做的，不是团队做的——用「我设计了」「我优化了」 4. 难点：遇到了什么具体问题，怎么解决的 5. 数据佐证：QPS 从多少提到多少 / 延迟降了多少
什么是微服务架构，和单体架构相比各有什么优劣
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1. 单体：所有功能在一个进程，部署简单，初期开发快；缺点是耦合高、扩展难 2. 微服务：按业务拆分独立服务，独立部署/扩展/技术栈 3. 优点：故障隔离、团队自治、技术栈灵活 4. 缺点：网络开销、分布式事务、运维复杂度 5. 判断标准：团队<10 人或业务不复杂时，单体是更好的选择
如何设计一个高并发的秒杀系统
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1. 前端限流：按钮置灰、验证码 2. 网关层：Nginx 限流 + 负载均衡 3. 业务层：Redis 预减库存（原子操作），消息队列异步下单 4. 数据库：乐观锁扣库存，读写分离 5. 降级方案：流量过大时返回「已售罄」而非崩溃
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