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实习3D视觉算法（Diffusion/3D Gaussian Splatting）实习生-PICO
上海 · 实习 · 2027 届 · 硕士
长期有效
任职要求
- 2027届硕士及以上学位在读，计算机视觉、图形学、计算摄影、机器学习等相关专业
- 具备优秀的编程能力，熟练掌握Python、C++等计算机语言，熟悉常见深度学习框架
- 扎实的CV、图形学基础：多视角几何、相机模型与标定、重建与渲染、时序一致性、优化与数值计算
- 在AIGC、3D视觉领域具备扎实的算法基础，有AIGC相关项目经验
- 对视频、图像生成、多模态理解领域的最新进展有充分了解。
- 加分项
- 具备以下任一方向经验：视频生成（文、图生视频、长视频、高清）、场景生成（全景、相机可控、世界模型）、新视角合成（3D、4D）
- 在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、SIGGRAPH等发表论文或有高质量开源项目贡献。
岗位描述
ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。
团队介绍：作为一家拥有自主创新和研发创造能力的科技品牌，PICO致力于成为领先的世界级XR平台，成就开发者与创作者，共同为全球消费者创造更美好的生活体验。我们开创性地将虚拟现实扩展到了多个领域，为运动、视频、娱乐等消费级场景带来了全新体验；并广泛应用在教育、医疗和企业培训等商用场景，给全球企业级用户提供了多元化的VR解决方案。
- 1、参与AIGC与3D算法研发，并推动其在MR/XR场景中的落地应用；
- 2、搭建高效可扩展的生成算法管线：任务建模、数据集构建、模型训练与优化、推理加速与工程化部署；
3、参与眼动算法相关数据基建建设，包括：
- 1）3DGS多视图重建与高质量渲染/生成；
- 2）Diffusion多视角图像/视频合成、可控生成。
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该岗位可能会问的问题
基于 算法 岗位的常见面试问题整理
请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）
查看答题思路
1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖
你做过的最有深度的算法/模型项目是什么
查看答题思路
1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）
过拟合是什么？怎么判断和解决
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1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度
解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别
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1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam
给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题
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1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整
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