图像算法专家（深度学习方向）

优缺点分析

角色解读

• 成为手机影像算法领域的专家，主导核心算法方向
• 晋升为技术负责人或团队主管，带领团队攻坚
• 横向拓展到其他AI方向（如视频增强、计算摄影）
• 设计和优化AI 3A算法（自动对焦、自动曝光、自动白平衡），提升相机拍照效果
• 训练和调优深度学习模型，提高算法精度并降低功耗
• 分析模型结果，持续迭代算法性能
• 与团队成员协作，完成算法交付和集成
• 扎实的计算机视觉基础，熟悉目标检测、跟踪、分割等高层视觉任务
• 熟悉降噪、超分等底层视觉任务，了解图像信号处理（ISP）流程
• 精通深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）和常见模型结构（CNN、RNN、GAN）
• 良好的编程能力（Python/C++）和数据处理技能（numpy、pandas）

申请策略

• 关注vivo影像技术方向，了解其产品特色
• 准备一个完整的算法落地案例，展示从模型设计到性能优化的过程
• 突出目标检测、跟踪、分割等高层视觉项目的实际交付经验
• 强调降噪、超分等底层视觉项目，或3A算法、ISP相关经验
• 列出掌握的深度学习框架和模型架构，展示模型优化成果
• 如有开源项目或竞赛获奖，一并展示
• 复习3A算法原理和ISP pipeline，了解手机相机硬件模块
• 练习模型轻量化、量化、剪枝等部署优化技能

面试指南

• 用STAR法则描述项目：情境、任务、行动、结果（量化指标）
• 对比不同方案时，从精度、速度、内存、功耗多维度分析
• 结合技术趋势和个人经验，给出有深度的观点
• 请详细讲解你做过的一个目标检测项目，包括模型选择、优化和最终效果
• 如何平衡算法精度和功耗？你在项目中如何做模型轻量化？
• 对ISP pipeline的理解？3A算法和深度学习如何结合？
• CNN和Transformer在视觉任务中的优劣？你更偏向哪种？
• 你如何看待手机影像的未来趋势？算法如何差异化？