视觉算法工程师-人像

优缺点分析

角色解读

• 在算法深度上持续精进，成为计算机视觉和AIGC领域的专家，主导核心技术方向
• 向技术管理方向发展，带领团队负责影像算法的整体规划与产品落地
• 跨领域拓展，结合端侧AI和硬件优势，成长为端云协同的架构师或技术专家
• 研发手机端图像与视频的智能算法，包括深度估计、降噪、超分、分割等，直接提升用户拍照体验
• 运用AIGC技术（GAN、Diffusion）实现图像编辑、文生图、图生图等创新功能，并优化可控性和保真度
• 负责算法在手机端侧的部署与落地，跟进AI前沿方向，推动技术探索与产品化
• 扎实的编程能力：熟练掌握C/C++和Python，能高效实现复杂算法
• 深度学习框架与模型库：熟练使用TensorFlow/PyTorch等，精通Transformer、Diffusers等大模型库
• 深入理解Diffusion原理：掌握采样、编码、训练微调，熟悉StyleGAN、Stable Diffusion等模型
• 端侧部署经验优先：具备大模型在移动端优化和落地经验者更受青睐

申请策略

• 在简历中强调你对小米影像功能的了解和热情，可以提及相关手机产品的算法效果
• 准备时多思考算法如何落地到手机端，体现工程化思维
• 突出视觉算法项目经验，尤其是深度估计、超分、分割等图像处理方向，并强调实际落地效果
• 详细描述AIGC相关项目，包括Diffusion模型的训练、微调和应用，展现对核心原理的掌握
• 强调编程能力，附上GitHub开源项目链接，展示代码实现能力和算法贡献
• 如有顶会论文或竞赛获奖，务必放在显著位置，这是重要加分项
• 系统学习Diffusion模型原理，动手实现Stable Diffusion的微调，并尝试在移动端进行轻量化优化
• 深入掌握至少一种深度学习框架，并熟悉TensorRT等端侧推理优化工具

面试指南

• 采用STAR原则回答项目问题，突出你的具体贡献、技术难点和解决思路，量化效果提升
• 对于原理性问题，先清晰阐述核心概念，再结合自身实践举例说明，展现深度理解
• 对于方案设计题，先拆解问题，分析约束条件，再提出可行方案，并说明权衡
• 请详细介绍一个你使用Diffusion模型的项目，包括模型选择、训练过程和效果优化
• 你如何理解Stable Diffusion的潜在空间？如何控制生成图像的风格和内容？
• 在移动端部署大模型时，你会如何权衡模型大小、速度和效果？
• 请解释一下DDPM和DDIM的区别，以及它们在实际应用中的选择
• 如果你需要实现一个低光照图像增强算法，你会如何设计技术方案？