图形视效算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 在图形算法领域深耕，可以成为渲染引擎、动效引擎或视效算法方向的专家，主导核心算法架构设计
• 依托小米软硬结合的业务场景，有机会向 GPU/SoC 芯片软件协同方向拓展，成为系统架构师或技术负责人
• 积累高水平论文和专利，可走向学术界或行业顶尖团队，参与 SIGGRAPH 等顶级会议并解决行业难题
• 参与 HyperOS 图形栈的算法研究，包括 2D/3D 渲染管线优化和 Skia/Graphite/Vulkan 的算法改进，提升系统流畅度和渲染性能
• 研发动效引擎算法，包括物理仿真（流体、刚体、软体）、可中断动画和语义动效，打造高品质的用户交互体验
• 构建 AI 视效算法，编写并优化 AGSL/GLSL/Compute Shader，支持超级小爱等特效功能，实现高端精致的视觉效果
• 与自研芯片团队协同，将算法下沉到 GPU/DPU 等硬件后处理管线，实现软硬垂直整合的最优能效比
• 扎实的 C/C++ 编程基础，熟练掌握数据结构、算法和面向对象设计，能够进行高性能代码开发
• 深入理解计算机图形学，包括光栅化管线、坐标变换、着色模型、纹理映射及深度/模板测试等核心知识
• 具备 Shader 编程经验，熟悉 GLSL、HLSL、AGSL、Compute Shader 或 WGSL 中的至少一种
• 了解 GPU 架构（如 Adreno/Mali/Nvidia GPU）或物理仿真/神经渲染技术者更佳

申请策略

• 提前了解小米 HyperOS 和玄戒芯片的相关技术动态，在面试中展示对软硬协同的兴趣和思考
• 准备一两个深度技术案例，说明你在图形算法优化中的思路、遇到的瓶颈及解决方案，体现问题解决能力
• 突出图形学相关的项目经历，如渲染引擎优化、Shader 编写、物理仿真或 GPU 编程项目，展示实际成果
• 强调 C/C++ 编程能力，可附上代码仓库或性能优化案例，体现代码质量和性能意识
• 若有论文发表或开源贡献，务必突出，尤其是 SIGGRAPH 等顶级会议或图形学相关开源项目
• 描述任何与手机、嵌入式或芯片相关的软硬件协同经验，体现对底层系统的理解
• 系统复习计算机图形学核心知识，重点掌握光栅化管线、着色模型和 GPU 渲染架构
• 练习编写 GLSL/Compute Shader，尝试实现简单渲染特效或图像处理算法，积累实战经验

面试指南

• 针对项目经验类问题，采用 STAR 法则：描述背景、任务、行动和结果，突出你的技术决策和量化成果
• 针对原理类问题，先阐述核心概念，再结合实际场景说明应用，最后总结优缺点，展示深度理解
• 针对优化类问题，强调分析瓶颈、权衡取舍、逐步迭代的思路，并举例说明具体优化策略和效果
• 请详细描述你在一个图形渲染项目中如何优化渲染管线，具体优化了哪些部分，效果如何？
• C++ 中多态和虚函数的实现原理是什么？在性能敏感场景下你如何权衡抽象与效率？
• 解释一下 GPU 的 TBR 和 IMR 架构的区别，它们对渲染优化有什么影响？
• 如何实现一个简单的流体模拟（如 SPH）？有哪些关键参数影响效果和性能？
• 你如何调试一个 Shader 渲染异常？请描述你的排查思路和工具