顶尖应届-影像大模型算法研究员-相机

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深发展：深耕影像大模型方向，成为端侧AI算法专家，主导旗舰影像系统
• 管理/架构方向：转型技术负责人或架构师，统筹影像算法团队与产品落地
• 学术影响力：通过论文和专利输出，建立行业声誉，成为领域权威
• 跟进视觉大模型前沿技术，开展技术调研与可行性验证，为影像功能提供算法方案
• 负责手机相机核心影像功能（如HDR、人像虚化、抓拍）的算法设计与模型研发，并持续迭代优化
• 将前沿技术落地到端侧，支撑旗舰机型量产，实现技术商业化
• 参与研发体系、训练框架、数据平台等基础设施建设，提升团队效率
• 精通大模型训练范式（预训练、后训练、RLHF/RL），有成熟项目经验
• 扎实的影像算法背景，熟悉ISP流程与图像后处理算法（去噪、超分、HDR等）
• 熟练使用PyTorch/TensorFlow，理解Stable Diffusion、FLUX等视觉大模型，掌握模型蒸馏、剪枝、量化等端侧优化技术
• 熟练掌握C/C++、Python，熟悉Linux开发环境和工程化工具

申请策略

• 关注小米招聘官网和校园宣讲，提前联系内推
• 准备一篇关于影像大模型的技术见解短文，展示思考深度
• 突出博士期间在计算机视觉、大模型、多模态方向的研究成果，包括论文、竞赛、项目
• 强调大模型训练经验（预训练、RLHF等），以及相关的影像算法项目（如去噪、超分等）
• 展示编程能力和工程化经验，如PyTorch、C++、端侧优化实践
• 如果有手机影像相关实习或项目，务必重点描述
• 补充手机影像算法知识，如ISP流程、bokeh原理，阅读小米影像相关技术文章
• 熟悉模型轻量化技术（蒸馏、剪枝、量化），并尝试在开源模型上实践

面试指南

• 对于项目类问题，采用STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出个人贡献和技术难点
• 对于技术原理问题，先解释基础概念，再结合自己的理解或项目经验，展示深度
• 对于开放性问题，结构化表达：从技术、业务、趋势三个层面阐述，体现思考广度
• 请详细介绍你参与过的一个大模型训练项目，包括数据、模型架构、训练策略和效果
• 手机影像中HDR算法的原理是什么？如何用深度学习改进？
• 如何将一个大模型部署到手机端？你会采用哪些技术手段？
• 你如何看待视觉大模型在相机领域的未来发展方向？
• 你对模型压缩（蒸馏、剪枝、量化）的实际经验有哪些？遇到什么挑战？