视觉算法工程师（J99070）

优缺点分析

角色解读

• 技术深度上可成为视觉算法专家，专注图像生成、AIGC等前沿方向
• 横向可拓展至多模态、视频处理等领域，或担任技术负责人
• 在百度大平台有机会转入AI产品架构或团队管理岗位
• 研究并设计高分辨率人像美化算法，提升AI修图的美感与质量
• 负责模型加速与端侧部署优化，确保算法在移动设备上高效运行
• 持续跟踪学术界前沿，将最新技术落地到AI修图、AIGC等业务场景
• 精通计算机视觉和图像处理算法，尤其在人像美化或AIGC方向有深入研究
• 熟练使用Pytorch、TensorFlow等深度学习框架，具备模型训练和优化能力
• 有端模型落地经验，了解模型量化、剪枝等加速技术

申请策略

• 了解百度在AI修图（如百度网盘照片美化等）的产品方向，在面试中体现业务洞察
• 表现对摄影和审美的兴趣，这符合优先要求
• 突出在AI修图、图像增强或AIGC方面的项目与研究成果，附上论文或效果展示
• 强调模型加速和端侧部署经验，如量化、剪枝、TensorRT等
• 列出掌握的训练框架和编程语言，尤其是Pytorch/PaddlePaddle
• 如果缺乏AIGC经验，可提前学习扩散模型、GAN等生成模型
• 补充端侧推理框架知识，如NCNN、MNN、TNN等，增加竞争力

面试指南

• STAR法：情境-任务-行动-结果，突出技术难点和量化成果
• 原理+实践：先解释算法原理，再讲落地中的工程优化和效果对比
• 请详细描述你做过的一个图像生成或美化项目，包括算法选择、模型结构、优化过程
• 如何对深度学习模型进行加速以满足端侧实时需求？
• AIGC在人像美化中有哪些应用场景和挑战？
• 如何处理高分辨率图像的内存与速度问题？
• 你如何跟踪前沿技术并应用到实际业务中？
• 复习经典图像算法和最新AIGC论文（如Stable Diffusion、ControlNet等）