算法工程师（人像）

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为人像算法领域的专家，主导核心算法研发方向，参与顶级学术会议
• 管理路径：晋升为算法团队技术负责人或经理，带领团队完成复杂项目
• 跨领域发展：转向AI产品架构师或技术顾问，结合业务需求推动AI创新应用
• 研发人像相关的AI算法，包括AIGC图像生成、超分、增强等方向，构建和优化深度学习模型
• 负责算法从预研到产品落地的全流程，包括问题定义、模型设计、训练调优、部署上线
• 跟踪学术界最新论文，进行技术创新和算法产品化预研，保持技术领先
• 扎实的CV/ML理论基础和丰富的深度学习落地经验，熟悉图像生成类算法（如GAN、扩散模型）
• 熟练使用PyTorch/TensorFlow等主流框架，精通Python/C/C++编程
• 熟悉人脸相关算法（检测、分割、修复）以及LowLevel/HightLevel图像处理算法

申请策略

• 准备一个完整的算法项目案例，从问题定义、方案设计到效果评估全流程
• 了解vivo手机影像产品的特点，思考如何结合人像算法提升用户体验
• 突出图像生成类项目经验，如GAN/StyleGAN/Diffusion模型的实际落地案例
• 强调发表的论文或专利，尤其是CV/ML顶会论文
• 展示算法优化成果，如模型加速、轻量化、量化等实践经验
• 深入了解扩散模型和Transformer在图像生成中的应用，动手复现最新论文
• 强化C++和移动端部署能力，熟悉NCNN/TNN等推理框架

面试指南

• STAR法则：描述项目背景、任务、行动、结果，突出技术难点和创新点
• 对比分析：针对技术选型问题，阐述不同方案的优劣，结合实际场景说明选择理由
• 结构化回答：从算法、模型、工程、效果四个维度拆解问题，展现系统思维
• 请详细介绍一下你参与过的一个图像生成项目，包括技术选型、模型设计和效果评估
• 扩散模型相比GAN有什么优缺点？在实际落地中你遇到过哪些挑战？
• 如何优化一个轻量级人脸修复模型，使其在移动端实时运行？
• 讲一下你理解的AIGC在人像领域的发展趋势，vivo如何切入？
• 复习图像生成经典论文，如StyleGAN、DDPM、Stable Diffusion等，并准备代码复现经验