画质算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 在画质算法方向深耕，成为手机影像领域的专家，主导旗舰机型的画质调校
• 向AIGC和计算摄影方向拓展，参与前沿技术研究并转化为产品竞争力
• 可晋升为技术leader，带领团队负责整个相机模块的算法研发
• 负责手机长焦相机的画质算法研发与效果调优，提升拍照清晰度和细节表现
• 探索AIGC和重建类技术在影像上的应用，实现如去模糊、超分辨率等效果
• 将算法从原型开发到产品落地，包括代码实现、调试和性能优化
• 扎实的图像处理和计算机视觉知识，熟悉画质增强算法（如Deblur, Diffusion）
• 精通至少一种深度学习框架（TensorFlow/PyTorch/Caffe），能进行模型训练和优化
• 熟练掌握Python/C/C++，具备Linux开发环境下的工程能力
• 具有算法落地量产经验，了解模型压缩、剪枝、定点化等部署技术

申请策略

• 准备一个端到端的画质增强项目案例，从问题定义、算法设计到效果评估，展示系统性思考
• 了解vivo在影像方面的技术布局（如蔡司合作、微云台等），在面试中体现对公司的兴趣
• 突出画质增强项目的落地经验，说明自己在其中承担的角色和具体贡献（如提升指标、解决痛点）
• 详细列举掌握的深度学习框架和模型优化经验，附上项目或论文链接
• 展示C++/Python工程能力，例如高性能实现或优化案例
• 补充AIGC（如Diffusion模型）在图像修复中的应用知识，可以复现相关论文
• 加强模型轻量化技术，如剪枝、量化、蒸馏，为面试中的部署问题做准备

面试指南

• 对于项目类问题，采用STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出你的思考和量化成果
• 对于技术原理问题，先简明概括核心概念，再结合实际应用场景展开，展示深度理解
• 对于优化问题，从算法和工程两个层面回答，体现系统设计思维
• 如何评价一个画质增强算法的效果？你常用的指标有哪些？
• 讲一个你主导的画质算法落地项目，遇到了什么困难？怎么解决的？
• 解释Diffusion模型在图像去模糊中的应用原理，和GAN相比优劣？
• 如何在手机上实现实时的超分辨率？你考虑哪些优化策略？
• 你如何保持良好的技术学习习惯？最近关注哪个方向？