算法专家

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：从算法专家晋升为技术负责人或首席科学家，主导公司级影像技术战略
• 管理方向：可转向算法团队管理，带领团队进行多项目并行研发
• 行业方向：AIGC是热点赛道，可跳槽至互联网大厂或顶尖AI公司，薪资和影响力持续提升
• 负责AIGC图像生成、超分、增强等核心算法的研究与模型开发，解决人像场景中的实际问题
• 主导算法从研究到产品落地的全过程，包括模型设计、训练优化、效果调优及项目上线
• 持续跟踪学术界最新论文和技术，进行算法预研和技术突破，保持技术领先性
• 扎实的CV/ML理论基础，熟悉图像生成、人脸处理、LowLevel/HighLevel算法
• 熟练使用PyTorch/TensorFlow等训练框架，精通Python/C++，具备高效的论文复现能力
• 有实际图像生成模型（如StyleGAN、Diffusion）开发经验，了解网络结构优化和轻量化设计

申请策略

• 面试前深入了解vivo影像算法产品（如夜景、人像模式），准备相关技术方案
• 关注vivo在AIGC领域的布局，结合自身经验提出创新想法
• 重点突出图像生成、超分、增强等方向的项目经验，特别是已落地产品的成果
• 列出熟练掌握的框架（PyTorch/TensorFlow）和编程语言（Python/C++），并附上GitHub或项目链接
• 强调论文发表或专利经历，尤其是CVPR/ICCV等顶会论文
• 如果缺乏Diffusion或StyleGAN实战经验，建议快速复现并理解相关论文，尝试小型项目
• 补充轻量级网络设计知识（如MobileNet、剪枝、量化），为手机端部署做准备

面试指南

• STAR法则：情境、任务、行动、结果，重点突出技术难点和量化成果
• 分类讨论：例如针对端侧部署，先分析资源限制，再提出剪枝、量化、知识蒸馏等方案
• 对比分析：对模型选型进行多维度比较（速度、质量、可控性），展示权衡思维
• 请详细描述你负责的一个图像生成项目，从模型选型到落地的全流程
• 如何平衡生成图像的质量和推理速度以适配手机端？
• 解释Diffusion模型的工作原理，并对比其与GAN的优缺点
• 如何设计一个轻量级的人脸修复网络？
• 请介绍你阅读过的最新一篇AIGC相关论文，并说明其创新点