视频算法工程师-福州

优缺点分析

角色解读

• 在视频算法领域深耕，成为编解码或AI视频处理的专家
• 向系统架构师方向发展，负责视频处理系统的整体设计
• 向产品方向转型，结合市场需求推动视频技术的产品化落地
• 优化传统视频编解码标准（如H.264/H.265）的算法，提升压缩效率和性能
• 研发基于深度学习的AI视频算法，如视频增强、超分和压缩
• 使用ffmpeg、x264等工具搭建视频处理流程，并进行定制化开发
• 将算法部署到实际产品中，进行模型加速和码率控制优化
• 精通C/C++编程，熟悉Linux环境开发，具备TensorRT/ONNX等模型部署经验
• 扎实的数学基础（高等数学、线性代数、概率论）和信号处理知识
• 掌握视频编解码原理，熟悉H.264/H.265等标准及ffmpeg、x264等工具
• 良好的英文文献阅读能力，能跟踪前沿技术动态

申请策略

• 在面试中主动展示对视频算法底层原理的理解，而非仅停留在API使用层面
• 关注瑞芯微的产品线（如SoC、AI芯片），思考视频算法如何与硬件结合
• 突出视频编解码项目经历，如优化过的编码器、实现的算法加速方案
• 强调C/C++编程能力，特别是Linux下的开发经验，以及TensorRT/ONNX等部署工具的使用
• 展示数学和信号处理背景，如相关课程成绩、论文或竞赛经历
• 列出使用的开源工具（ffmpeg、x264等）和具体的性能提升数据
• 深入学习H.266/VVC或AV1等最新编解码标准，掌握其关键技术和差异
• 补充深度学习在视频领域的应用知识，如超分GAN、光流估计等

面试指南

• 技术原理类：先概述概念，再深入细节，结合项目经验说明
• 优化类：分析瓶颈，提出方案，对比效果，强调数据支撑
• 应用类：明确需求，选择工具，分步实现，注意异常处理
• 请解释H.264帧内预测和帧间预测的基本原理
• 如何优化一个编码器的码率控制算法？
• 描述一个你使用深度学习进行视频超分的项目，包括网络架构和损失函数
• 在Linux环境下，如何使用ffmpeg进行视频转码并指定编码参数？
• TensorRT和ONNX各自的作用是什么？如何将模型部署到推理引擎？