视频架构SE

优缺点分析

角色解读

• 技术深度：从算法工程师成长为图像/视频领域的资深专家或架构师
• 跨领域发展：结合芯片设计经验，转向芯片算法架构或AI ISP系统设计
• 管理方向：带领算法团队，负责影像产品线的技术规划与交付
• 负责手机相机视频录制与预览显示算法的研发、设计与优化，确保画质和性能
• 将算法转化为C-Model交付给RTL设计团队，实现从算法到芯片的落地
• 参与算法定点化与芯片友好设计，推动算法从原型到量产的全流程
• 精通图像处理、计算机视觉和视频编解码算法，熟悉AI ISP技术
• 熟练掌握C/C++，具备算法定点化和Bit-Accurate C-Model开发经验
• 了解芯片设计流程，能够进行算法选型和面向芯片的优化
• 具备英文文献阅读能力，跟踪前沿技术

申请策略

• 简历中体现与硬件团队协作的经历，展示跨团队沟通能力
• 面试前了解vivo影像技术路线，思考如何提升视频录制体验
• 突出图像/视频算法量产项目经验，特别是面向芯片的算法优化和C-Model交付
• 强调AI ISP算法落地案例，展示从设计到量产的完整流程
• 列出定点化、C-Model开发等硬核技能，提供代码或技术文档链接
• 若缺乏芯片知识，可学习Verilog/VHDL基础及芯片设计流程
• 补充AI ISP最新论文阅读，关注手机影像算法趋势

面试指南

• 用STAR法则（情境、任务、行动、结果）阐述项目经验，突出量化成果
• 技术问题先讲原理，再结合代码或工程实践，体现深度和系统性
• 开放性问题：先分析问题本质，再提出多种方案，最后给出推荐及理由
• 请描述一个您负责的视频或图像算法从设计到量产的项目过程
• 您如何将浮点算法转化为定点算法？请举例说明精度和性能的权衡
• AI ISP与传统ISP相比有哪些优势？您如何设计AI ISP的算法？
• 您如何确保C-Model的bit-accurate？请说明验证方法
• 您如何看待手机视频录制中的低光噪点、防抖等挑战？