图像算法专家

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为图像算法领域的资深专家，主导更复杂的渲染技术（如光追、神经渲染）
• 项目管理：从技术专家转向技术管理，带领算法团队推动产品级落地
• 跨领域发展：结合AI与图形学，探索AR/VR、游戏引擎等前沿方向
• 负责移动端游戏渲染算法的技术洞察与规划，比如超分、插帧、光追等方向
• 优化现有算法，提升PSNR、SSIM等画面质量指标，同时降低计算开销和功耗
• 探索基于CNN、Transformer、GAN、Diffusion等前沿模型的超分/插帧方案
• 将算法集成到产品中，针对MTK/高通平台进行GPU/NPU加速优化
• 扎实的数学和图像处理基础，熟悉传统图像算法
• 年以上计算机视觉/深度学习研发经验，有超分/插帧项目经验者优先
• 掌握模型压缩技术（量化、剪枝、蒸馏），有移动端（MTK/高通平台）部署经验
• 熟悉至少一种深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），并有实际模型调优能力

申请策略

• 申请时表达对图形学与深度学习交叉领域的热情，展示对行业趋势（如AI+渲染）的理解
• 准备一个端到端的超分/插帧项目demo，附上可视化效果和性能对比，增强说服力
• 突出超分/插帧相关项目经验，具体说明你优化的算法指标提升（如PSNR、SSIM）和硬件加速效果
• 强调移动端部署经验，包括使用的芯片平台（MTK/高通）、优化手段（量化、剪枝）和最终性能数据
• 列出发表的论文、专利或开源项目，证明学术与工程结合能力
• 如果缺少移动端部署经验，可以学习TensorFlow Lite、ONNX Runtime等工具，了解Qualcomm SNPE/MediaTek NeuroPilot
• 补充模型压缩知识：量化（PTQ/QAT）、剪枝、蒸馏，最好动手实验
• 熟悉游戏渲染管线，了解Unity/Unreal的post-processing stack会加分

面试指南

• 项目介绍按STAR原则：背景（问题）、任务、行动（模型/优化）、结果（指标提升/性能）
• 技术对比类问题：先陈述各自特点，再结合实际场景给出选择理由
• 开放性问题（如光追挑战）：先分析现状，再提出自己的思路或参考方案，体现洞察力
• 请详细解释你参与的超分或插帧项目，包括模型结构、损失函数、训练数据以及部署优化
• 如何平衡算法效果和移动端功耗？你用过哪些模型压缩技术？
• 谈谈你对Transformer在图像应用中的看法，对比CNN的优势和不足
• 描述一次你解决移动端GPU/NPU兼容性问题的经历
• 光追技术当前在移动端面临哪些挑战？你认为可行的方案是什么？