图形算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术路线：晋升为资深算法专家，主导影像算法架构设计
• 管理路线：成为技术团队负责人，带领团队攻克难题
• 横向发展：转向AI其他领域（如AIGC、自动驾驶），或进入芯片厂商做算法优化
• 研究并实现基于深度学习的图像超分和插帧算法，提升手机拍照和视频的画质
• 将算法在手机芯片（MTK/高通）上部署，通过模型压缩和加速技术降低内存和功耗
• 与产品、测试团队协作，确保算法在真实场景下的稳定性和效果
• 扎实的数学和图像处理基础，熟悉CNN、Transformer、GAN、Diffusion等模型
• 精通模型压缩技术（量化、剪枝、蒸馏），有移动端部署经验
• 掌握至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），并能进行GPU/NPU优化

申请策略

• 关注vivo影像技术方向（如X系列旗舰机），在面试中展现你对手机摄影的理解
• 准备一个算法优化的完整案例，从模型设计到端侧部署
• 突出超分/插帧相关项目经验，展示具体改进指标（PSNR/SSIM）
• 强调模型压缩和移动端部署案例，说明算子和内存优化细节
• 列出参与过的完整产品落地经历，体现工程能力
• 补充GAN和Diffusion模型的理论与实践，特别是图像生成任务
• 学习高通/MTK平台NPU编程（如SNPE、NeuroPilot），熟悉量化工具

面试指南

• 用具体项目经验说明，遵循“背景-方案-结果”结构
• 技术对比时，先列出关键差异，再结合场景给出选择依据
• 请解释超分和插帧的常见方法，及各自的优缺点
• 描述一次你使用模型压缩技术（如量化）部署模型到移动端的经历
• CNN与Transformer在图像任务中如何选择？Diffusion模型相比GAN有何优势？
• 如何评估图像质量？除了PSNR/SSIM，还有哪些感知指标？
• 在移动端优化时，如何平衡推理速度与内存占用？
• 复习经典超分网络（SRCNN、ESPCN、EDSR）和最新方法（SwinIR、Stable Diffusion）