中/高级多媒体算法工程师（AI/AIGC/AI Agent）

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深入图像处理和AIGC领域，成为行业顶级的算法科学家
• 架构师路线：负责大规模算法系统的设计和优化，领导复杂项目
• 管理路线：从技术负责人逐步过渡到团队管理，带领算法团队攻克前沿课题
• 负责图像复原与增强算法的研发，包括暗光、逆光等场景下的Denoise、HDR、Super Resolution等技术
• 训练和优化AIGC模型，用于图像内容生成和增强，并部署到实际产品中
• 探索基于AI Agent的智能图像增强系统，让算法自主理解任务并调用合适工具
• 跟踪学术界前沿，与外部机构合作，制定关键技术路线图
• 扎实的图像处理基础，熟悉Camera ISP pipeline和经典算法
• 深度学习能力，熟练使用PyTorch，有图像生成或增强模型训练经验
• 了解AIGC和AI Agent技术栈，如大规模扩散模型、多模态模型
• 优秀的编程能力和问题分析能力，自驱力强，能独立攻克技术难题

申请策略

• 深入了解大疆影像产品（如无人机相机、运动相机），在面试中结合业务场景展示你的技术思考
• 准备一个完整的项目案例，从问题定义、方案设计到实验结果，展示你的技术深度和工程能力
• 突出图像处理项目经验，特别是Denoise、HDR、Super Resolution等方向的成果
• 强调AIGC或AI Agent相关项目，如扩散模型训练、Agent系统开发
• 展示论文、专利或开源贡献，尤其是顶会论文或商业落地案例
• 系统学习生成对抗网络、扩散模型和多模态模型，动手复现经典论文
• 了解AI Agent框架，如LangChain、AutoGPT，并尝试构建简单Agent

面试指南

• 用STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)来结构化回答项目经验
• 对于技术原理问题，先给出核心概念，再结合实际应用举例，最后对比不同方法的优缺点
• 请详细描述你参与过的一个图像复原项目，包括技术选型和效果评估
• 解释AIGC模型（如Stable Diffusion）的原理，并讨论在图像增强中如何应用
• 设计一个基于AI Agent的图像增强系统，包括任务分解和模块调用
• 如何处理暗光图像中的噪声和低光照问题？比较传统方法和深度学习方法
• 你跟踪的最新AIGC学术进展是什么？如何判断其商业落地的可行性？
• 复习图像处理经典算法（ISP pipeline、去噪、HDR等）和深度学习基础（CNN、Transformer、Diffusion）