图像算法专家（多模态大模型及Agent研发方向）

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：成为多模态/大模型领域的专家，主导核心算法研发
• 管理方向：技术负责人，带领团队攻关复杂项目
• 学术方向：通过发表顶会论文，提升行业影响力
• 设计和实现多模态深度学习模型，优化手机摄影效果
• 开发智能Agent系统，理解用户意图并自动优化照片质量
• 与产品团队协作，将算法落地到实际产品中
• 撰写技术文档，参与顶级会议论文发表
• 扎实的计算机视觉和深度学习基础，熟悉CNN、Transformer等架构
• 熟练使用PyTorch或TensorFlow，精通Python编程
• 具备多模态或大模型相关项目经验优先
• 良好的英文文献阅读能力和学术研究能力

申请策略

• 深度了解vivo手机影像特点，面试时提出针对性改进方案
• 关注vivo在AI领域的布局，展示长期发展意愿
• 突出多模态、大模型或Agent相关项目经验，尤其是从0到1的成果
• 列出顶会论文发表记录（CVPR、NeurIPS等）
• 强调对手机摄影或图像质量优化的理解
• 展示工程落地能力，如模型压缩、端侧部署经验
• 学习最新的多模态大模型技术（如CLIP、LLaVA等）
• 了解手机摄影的ISP pipeline和图像处理算法

面试指南

• STAR法则：描述项目背景、任务、行动和结果，突出技术难点和解决方案
• 问题拆解法：先明确问题边界，再给出分步骤的解决方法
• 对比论证：比较不同技术路线的优劣，展示技术视野
• 请详细讲述你过去一个多模态项目的技术方案和挑战
• 如何设计一个Agent系统来理解用户拍照意图并自动调参？
• 在手机上部署大模型会遇到哪些困难？如何解决？
• 你对多模态大模型的最新进展（如LLaVA、Stable Diffusion）有什么看法？
• 如何评估图像质量？你认为哪些指标可以用于手机摄影的自动化优化？