视觉算法研究员

优缺点分析

角色解读

• 可以沿着算法专家路线深入，成为视觉领域的技术骨干
• 也可以向技术管理方向发展，带领团队负责产品方向
• 随着大模型和智能体技术发展，有机会参与更前沿的AI项目
• 负责基础计算机视觉算法的研发与优化，包括分类、检测、分割等任务，并推动算法在业务场景中落地
• 参与智能体应用的设计与开发，为产品提供视觉或多模态能力支持
• 持续跟踪学术前沿，阅读视觉和多模态领域的论文，并将新技术转化为实际解决方案
• 扎实的编程能力，熟练掌握C++/C或Python
• 熟悉常用的视觉算法，或具备大语言模型、多模态模型的基础
• 有较强的自驱力和学习能力，能够快速掌握新技术并解决实际问题

申请策略

• 关注旷视科技的技术博客和开源项目，了解其技术方向
• 准备一个与视觉算法或智能体相关的demo，展示动手能力
• 突出视觉算法项目经历，尤其是从研究到落地的完整案例
• 展示编程能力和算法实现细节，如C++/Python项目
• 如果有顶会论文或竞赛奖项，务必突出
• 强调对大模型、多模态模型的实际使用或调优经验
• 如果对视觉算法不熟，可以补充经典论文和开源代码练习
• 了解大模型的基本原理和常用框架（如PyTorch、Hugging Face）

面试指南

• 项目类问题建议使用STAR法则（背景-任务-行动-结果），突出你的贡献和成果
• 技术原理类问题需要先从基础概念讲起，再结合具体应用场景分析
• 对于开放性问题，展现你的学习能力和思考深度，可以举例说明你如何跟踪前沿
• 请介绍一个你参与过的视觉算法项目，你承担了什么角色？
• 如何解决目标检测中的小目标问题？
• 你对当前大模型在视觉领域的应用有什么看法？
• 请解释一下Transformer在视觉任务中的原理
• 你如何保持对新技术的敏感度？