算法工程师-视频编解码（T-Star Lab 日常实习）

优缺点分析

角色解读

• 实习期间表现优秀可转正，获得秋招直通T-Star正式Offer，进入阿里顶尖人才序列
• 在导师指导下参与顶级课题研究，积累工业界落地经验，有机会发表高水平论文
• 未来可向技术专家或技术管理方向发展，成为音视频领域的领军人才
• 参与视频编解码算法优化，包括HEVC/VVC等标准，探索基于深度学习和AIGC的编码技术，提升编码效率并节省带宽
• 负责图像和视频的增强修复，运用超分辨率、去噪等算法，提升画质，并跟踪前沿技术如扩散模型
• 参与美颜、美妆等视频美化技术研发，包括人脸关键点检测、3D人脸重建等，应用于直播和短视频场景
• 参与音视频质量评价算法和QoS算法设计，为淘宝直播等场景提供超低延时和流畅体验
• 精通C++和C编程，熟悉视频编解码标准（如HEVC、VVC、AV1），有使用开源编码器经验
• 掌握经典画质增强算法（超分、去噪等）或无参视频质量评价算法
• 熟悉手机端图像视频算法开发，包括人脸关键点、3D重建、美颜等
• 了解扩散模型及其在视频图像处理中的应用，有相关项目经验

申请策略

• 了解阿里巴巴淘天集团在音视频领域的技术布局和业务场景，在面试中展现对业务的思考
• 准备一个与视频编解码或画质增强相关的项目案例，详细阐述技术方案和成果
• 突出视频编解码相关项目经验，如使用X264、VTM等开源软件进行优化
• 强调在超分辨率、去噪等画质增强算法方面的研究成果或项目实践
• 展示在顶级会议或期刊发表的论文，或在NTIRE等竞赛中的获奖经历
• 体现扎实的C++编程能力和对前沿技术如扩散模型的了解
• 深入学习视频编解码标准，如HEVC、VVC，熟悉其编码框架和优化技巧
• 补充机器学习在视频处理中的应用知识，特别是扩散模型、深度学习编码等

面试指南

• 对于项目经验类问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰阐述
• 对于技术方案类问题，先分析问题本质，再提出解决方案，最后说明预期效果
• 对于动机类问题，结合个人兴趣和岗位特点，展现对技术的热情和长期发展意愿
• 请介绍你在视频编解码方面的项目经验，具体使用了哪些技术？
• 如何优化视频编码速度？请谈谈你的思路
• 你对扩散模型在视频处理中的应用有何理解？
• 请描述一个你解决过的技术难题，你是如何分析和解决的？
• 为什么选择加入阿里巴巴T-Star计划？你对未来职业发展有何规划？