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面了5个实习生了，技术好的base不是特别考虑，base满足的技术又不太行，真难呀，各位优秀的学弟学妹们毛遂自荐呀【岗位职责】1. 算法优化与落地：重点参与图像编辑（Image Editing）领域的算法研究，特别是针对图像消除（Object Removal/Inpainting）任务的效果优化。2. 核心技术攻关：模型蒸馏：参与大规模生成模型的蒸馏工作，在保证生成质量的前提下，优化模型推理速度与显存占用。RLHF 对齐：探索并应用 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）技术，利用人类反馈数据优化生成模型的逻辑一致性与视觉美感。1. 实验与数据管理：负责相关算法实验的配置、运行与结果分析；协助进行高质量训练数据的清洗、整理与构建，建立更高效的数据 pipeline。2. 前沿探索：阅读最新顶会论文，复现并改进 SOTA 算法，探索提升消除任务鲁棒性的新方法。base：深圳薪资：200-400公司：传音邮箱：xin.wang4@transsion.com

自我介绍了解过什么排序算法，说一下快速排序、堆排序的思路步骤面向对象的三大特性位图是什么？它的使用场景是什么？数据库中索引用的什么结构？红黑树和B+树在插入、搜索时候的区别红黑树的节点规则都有哪些？抽奖系统中异步解耦是用于什么场景，并且是怎么做的？微服务判题系统中提到用了安全沙箱，是怎么创建的？如果是高并发的情况，那么安全沙箱是如何抵挡住高并发压力的？策略模式是什么，它在项目使用中是如何体现的？平时用 ai 都是用的哪些大模型，这些大模型都有什么区别？