AI & Computer Vision Senior Software Leader

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕芯片上的AI与视觉计算领域，成为领域内的技术权威
• 管理路线：在负责大型项目和团队的基础上，向技术总监或研发负责人方向发展
• 架构路线：转向更宏观的芯片AI软件栈或跨平台解决方案的架构设计
• 负责公司VPU芯片上AI和计算机视觉SDK的核心架构设计与实现
• 开发面向手机、扩展现实(XR)、汽车等多个产品线的应用参考设计，将算法能力转化为产品优势
• 作为技术负责人，领导团队攻克项目难点，并直接支持重要客户的算法移植与集成
• 撰写技术文档，对外沟通技术细节，对内沉淀技术资产
• 精通C/C++底层开发，对性能优化有深刻理解
• 扎实的计算机视觉算法理论与实践基础，熟悉主流AI框架
• 具备并行计算和多线程编程经验，能驾驭GPU/NPU/VPU等异构计算平台
• 具备团队领导能力、跨部门沟通协调能力以及流利的英语，以支持全球化协作

申请策略

• 研究联发科在AI和多媒体处理方面的公开技术博客、论文或白皮书，了解其技术路线和产品重点
• 思考你过去的项目如何与手机、XR、汽车的智能化需求相结合，准备具体的案例分析
• 面试中可能会考察解决复杂系统问题的思路，准备好从软硬件协同角度出发的案例
• 详细描述在CV/AI领域的项目经验，特别是与高性能计算、嵌入式或芯片平台相关的部分
• 突出使用C/C++进行底层优化、多线程编程以及在GPU/NPU等加速器上的开发成果
• 列举体现技术领导力的经历，如架构设计、技术攻坚、指导初级工程师或推动项目交付
• 如有可能，提及与手机、汽车或XR等终端产品结合的技术方案
• 深入学习MediaTek VPU或其他芯片NPU/GPU的编程模型与文档，了解行业硬件趋势

面试指南

• 对于技术问题，采用“背景-挑战-方案-结果”的结构，突出你的深度思考和量化结果
• 对于系统设计问题，展现你的架构思维，从算法、硬件、功耗、延迟等多维度进行权衡
• 对于领导力和协作问题，结合具体事例，强调你的沟通方法、决策过程和最终达成的团队目标
• 请描述一个你将AI/CV算法在特定硬件（如GPU）上优化部署的案例，遇到了哪些挑战？如何解决的？
• 如果让你为一个新兴的XR应用设计VPU上的视觉处理流程，你会考虑哪些关键步骤和性能指标？
• 当客户在移植算法时遇到性能瓶颈或兼容性问题，你会如何分析并指导他们解决？
• 你如何平衡技术深度钻研与团队项目进度管理之间的关系？
• 你对联发科VPU在AI计算方面的优势和待改进点有什么看法？