计算机视觉

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师起步，逐步成长为技术专家，深入视觉前沿算法研发
• 可向技术负责人或架构师方向晋升，主导大型视觉系统设计
• 也可横向转型到AI产品、AI平台等其他相关领域，发展空间广阔
• 负责计算机视觉前沿技术研究，开发并优化目标检测、三维重建等核心算法
• 跟踪行业技术动态，主导技术方案迭代，保持技术领先
• 与业务部门协作，将视觉算法融入产品，提升智能化水平
• 探索多模态感知、生成式模型等新技术，推动创新落地
• 扎实的计算机视觉理论基础，熟悉图像处理、目标检测、三维重建等算法
• 精通至少一种编程语言（Python/C++），具备算法开发与调优能力
• 良好的英文文献阅读能力，能快速理解并复现前沿算法
• 有创新性研究或项目经验者优先，需具备独立思考与问题解决能力

申请策略

• 了解联想在AI方向的业务布局，在申请中体现对产品的认知
• 面试中积极展示创新思维，可结合个人研究兴趣提出新思路
• 强调计算机视觉相关项目经历，如目标检测、三维重建等具体成果
• 突出编程能力，如Python/C++项目代码、算法竞赛或开源贡献
• 如有科研论文或专利，务必列出，展示研究深度
• 展示英文文献阅读能力，如翻译或复现某篇论文的经验
• 提前准备一个完整的视觉项目，熟悉从数据到模型部署的流程
• 学习深度学习框架如PyTorch/TensorFlow，并掌握常用视觉模型

面试指南

• 用STAR法则描述项目经历，突出结果和量化指标
• 对于技术原理问题，先给出核心概念，再深入细节，注意逻辑清晰
• 对于开放性问题，结合领域知识和个人见解，分点回答
• 介绍一下你在目标检测或三维重建方面做过的项目，如何评估效果？
• 解释一下SIFT或ORB特征匹配的原理及优缺点？
• 如何解决模型过拟合问题？在视觉任务中有哪些常用方法？
• 你如何阅读一篇新的CV论文并快速复现？请描述过程
• 谈谈你对多模态感知或生成式模型在工业场景应用的看法