影像算法工程师（AIGC方向）

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：在AIGC与影像融合领域深耕，成为公司乃至行业内的算法专家，主导核心技术攻关
• 技术负责人路线：带领团队负责某个细分方向（如人像生成、视频编辑），向技术管理岗位发展
• 产品化专家路线：深入理解影像产品和用户，将算法能力与产品定义结合，向AI影像产品经理或解决方案专家转型
• 负责将前沿的生成式AI模型（如Diffusion）落地到手机影像的各个功能场景，如修图、风格化、生成等
• 专注于解决AI算法在手机端运行时的性能与功耗平衡问题，让复杂模型能在移动端实时流畅运行
• 需要深入理解用户在拍照、编辑中的需求，通过算法创新来创造新的影像玩法和体验
• 持续跟踪学术界和工业界的最新技术，将领先的技术转化为公司的专利和产品原型
• 扎实的生成式AI算法功底，特别是对Stable Diffusion等Diffusion模型有深入理解和实践经验
• 强大的工程能力，需要精通Python/C++，并熟悉TensorRT、ONNX等模型压缩与移动端推理优化工具
• 出色的跨团队协作和沟通能力，能将产品需求准确翻译成技术方案，并推动落地
• 对移动设备（如手机）的计算架构和功耗限制有认知，能在资源受限条件下进行算法优化

申请策略

• 研究荣耀近期在影像和AI方面发布的技术白皮书、产品发布会内容，在面试中展示你对业务的理解和思考
• 准备好详细解释你过往项目中遇到的最具挑战性的算法或工程问题，以及你是如何解决的
• 重点突出参与过的AIGC相关项目，尤其是图像生成、图像编辑、风格迁移等方向的实际成果
• 详细描述在模型压缩、端侧推理优化（如使用TensorRT/ONNX）方面的具体工作和效果（如速度提升、功耗降低）
• 列举掌握的深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）和编程语言（Python/C++）的熟练度，并最好有量化证明
• 如果有专利、高质量论文或开源项目，尤其是与AIGC、影像处理相关的，应显著列出
• 系统学习和实践最新的Diffusion模型（如Stable Diffusion）及其变体，理解其原理和优化方法
• 深入研究移动端AI推理优化技术，学习如何使用TensorRT、ONNX Runtime等工具进行模型部署和性能调优

面试指南

• 对于技术原理类问题：采用“核心概念-关键模块-工作流程”的结构清晰阐述，并主动关联到实际应用场景（如手机端优化）
• 对于项目经验类问题：使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）进行结构化回答，重点突出你的技术决策、遇到的困难以及最终量化成果
• 对于开放性问题：展示你的系统性思维，从用户场景、技术可行性、潜在难点、评估指标等多个维度进行分析
• 请介绍一下你对Stable Diffusion核心原理的理解，以及在移动端部署时可能遇到的主要挑战是什么？
• 描述一个你将复杂AI算法在移动设备上优化的案例，你采取了哪些关键步骤来平衡效果、速度和功耗？
• 如果要为手机设计一个新的AIGC功能（例如基于文字描述的图像局部编辑），你会如何思考技术方案？
• 在跨团队项目中，当产品经理提出一个看似“天马行空”的算法需求时，你会如何沟通和评估可行性？
• 你如何看待生成式AI在手机影像领域未来的应用趋势？