26春-视觉算法工程师（北京）-5068(J12089)

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师成长为高级算法专家，主导核心视觉模块设计
• 可向技术经理或架构师方向发展，负责团队技术规划
• 或深耕特定方向（如多模态、OCR）成为领域专家
• 负责移动端图像处理算法的研发与落地，如目标检测、图像增强等
• 优化多语言OCR模型，并利用多模态技术实现图像编辑与理解
• 跟踪前沿论文，复现算法并应用到实际产品中
• 熟练掌握PyTorch或TensorFlow，能快速搭建和训练深度学习模型
• 熟悉OpenCV、Pillow等视觉库及Numpy、Pandas等数据处理工具
• 在目标检测、语义分割、图像生成等至少两个方向有项目经验
• 具备良好的数学基础和论文阅读能力

申请策略

• 提前了解三六零的产品线（如摄像头、手机助手等），思考CV如何赋能
• 准备1-2个完整的项目介绍，包括问题、方案、结果和反思
• 重点突出目标检测、语义分割等方向的实战项目，包括模型选型、调参和效果
• 如有OCR或多模态项目经验，放在显著位置
• 列出数学建模或算法竞赛的获奖经历，强调排名
• 附上GitHub或论文复现链接，展示coding能力
• 补强模型小型化技术（剪枝、量化、蒸馏）和大模型微调（LoRA等）
• 熟悉OpenCV常用图像处理函数，提升工程实现速度

面试指南

• 用STAR法则描述项目：情境、任务、行动、结果
• 对于算法设计问题，先明确目标，再分析约束，最后给出多种方案对比
• 数学推导问题，从定义出发，逐步推导，并解释物理意义
• 请详细讲一个你参与的目标检测项目，包括模型选择、数据准备和优化过程
• 在移动端部署模型时，你会考虑哪些因素？如何压缩模型？
• 如何看待图像超分和图像修复的异同？常用评价指标有哪些？
• 如果给你一个自定义的OCR任务，你会如何设计整体流程？
• 简单推导一下交叉熵损失的梯度，并说明在分类问题中的作用