AI 实习生-多媒体算法（影像效果）

优缺点分析

角色解读

• 深入影像算法领域，积累从算法研究到工程落地的完整经验
• 未来可向AI算法工程师、影像系统工程师方向发展，或晋升为团队技术骨干
• 有机会接触大疆顶级影像产品研发流程，为职业发展奠定坚实基础
• 研究和落地视频图像画质评估算法，涉及多视图几何、计算摄影、视频增稳等计算机视觉技术
• 开发自动化评测工具链，分析影像质量并对接合作部门推动问题解决
• 与影像算法团队协作，参与从传感器到ISP再到AI处理的全链路优化
• 扎实的编程基础：熟练掌握Python、C/C++及常用数据结构和算法
• 计算机视觉和图像处理知识：熟悉多视图几何、计算摄影、光流、深度估计等
• 了解图像/视频质量评估体系及常用评测工具（如DXO、Imatest）

申请策略

• 关注大疆影像产品（如运动相机、无人机相机），在面试中展现对影像技术的热情
• 准备一个与影像算法相关的项目案例，能够清晰阐述问题和解决方案
• 突出计算机视觉或图像处理相关项目经验，尤其是多视图几何、视频增稳等方向
• 展示编程能力，如Python/C++实现过具体算法或工具
• 如有评测工具使用经验（DXO、Imatest）或相关比赛奖项，务必强调
• 复习多视图几何、计算摄影、光流等经典算法原理
• 熟悉常用深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）和图像质量评估指标（PSNR、SSIM等）
• 练习使用OpenCV进行图像处理，理解其常用功能

面试指南

• 对于算法原理问题，先简述定义，再说明应用场景，最后可以举例
• 对于项目经验问题，采用STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，突出自己的贡献
• 对于开放性问题，展现系统思维，比如从输入、处理、输出几个环节分析
• 请解释多视图几何中的基础矩阵和本质矩阵的区别
• 描述图像拼接的流程，并说明如何减少拼接伪影
• 你如何评价图像/视频的画质？会用哪些客观指标？
• 实现一个简单的光流算法（如Lucas-Kanade）需要哪些步骤？
• 你是否有使用过自动化评测工具链的经验？如何设计一个IQA pipeline？