vivo人工智能工程师

vivo AI的战略定位与业务场景

要理解vivo的AI工程师,首先要明白vivo为什么需要AI，以及AI在vivo的业务中扮演什么角色。

vivo的AI战略可以概括为：“将AI深度融入智能终端，打造极致用户体验，并探索服务生态的智能化。”

这意味着vivo的AI工程师不是在“空中楼阁”里做研究，而是紧密围绕其核心业务——智能手机和智能生态，主要的应用场景包括：

1. 影像AI (核心竞争力):

   • 计算摄影： 这是vivo AI应用最深入、最成熟的领域，工程师们负责研发各种算法来提升拍照效果。
   • 具体技术： 超分辨率、降噪、HDR融合、人像背景虚化、美颜算法、夜景增强、AI电影模式、AI RAW处理等。
   • 目标： 让普通用户也能轻松拍出媲美专业单反的照片和视频。

2. 系统与用户体验AI:

   
   （图片来源网络，侵删）
   • AI助手： 类似于小爱同学、小布，负责语音交互、信息查询、设备控制等。
   • 系统资源调度： AI预测用户行为，智能分配CPU、GPU资源，实现更流畅的体验和更长的续航。
   • 智慧识图： 识屏、翻译、文档扫描、购物搜索等，让手机更“懂”你。

3. AIoT与智慧生态:

   • 跨设备协同： 手机、手表、耳机、平板之间的智能互联，耳机摘下自动暂停音乐，手表靠近手机自动解锁。
   • 设备智能化： 为手表、耳机等IoT设备赋能AI能力，如健康监测、运动识别等。

4. 研发与运营AI (内部提效):

   • AI for AI： 利用AI技术优化AI模型的训练和部署流程。
   • 智能制造： 在生产线上利用AI进行视觉检测，提高良品率。
   • 推荐系统： 在应用商店、内容平台等场景进行个性化推荐。

vivo AI工程师的典型岗位职责

根据业务场景的不同,vivo的AI工程师岗位可以细分为几个方向：

计算机视觉工程师

这是vivo需求量最大、也是最能体现其技术实力的方向。

• 职责：
  • 研发和优化手机拍照/录像相关的AI算法，如超分、降噪、去雾、HDR、人像分割、3D重建等。
  • 负责算法在移动端芯片上的高效实现和性能优化,确保在有限的功耗和算力下达到最佳效果。
  • 参与影像系统方案的制定和评估,与硬件、软件团队紧密合作。
• 要求：
  • 精通深度学习,熟悉CNN、GAN、Transformer等经典模型。
  • 熟悉图像处理、计算机视觉的基本理论和算法。
  • 熟悉PyTorch/TensorFlow等主流框架。
  • 加分项： 有移动端模型压缩、量化、部署经验（如TensorRT, NCNN）；有大规模图像/视频数据处理经验。

自然语言处理工程师

负责vivo的“大脑”和“嘴巴”。

• 职责：
  • 开发和优化智能助手的对话系统、意图识别、实体抽取、问答系统等。
  • 构建和维护NLP基础模型,如BERT、GPT等，并针对特定场景进行微调。
  • 研究和落地文本生成、情感分析、机器翻译等技术。
• 要求：
  • 精通NLP领域,熟悉Transformer等主流模型。
  • 熟悉常见的NLP工具库和框架。
  • 具备良好的逻辑思维和问题分析能力。
  • 加分项： 有大语言模型应用开发经验；有语音识别、语音合成相关经验。

机器学习/算法工程师

更偏向于通用算法和平台建设。

• 职责：
  • 负责推荐系统、用户画像、搜索排序等核心算法的研发和优化。
  • 构建和优化公司的机器学习平台,提升算法迭代效率。
  • 探索前沿的机器学习算法,并将其应用到实际业务中。
• 要求：
  • 扎实的机器学习理论基础,熟悉各类经典和前沿算法。
  • 熟悉数据处理、特征工程、模型评估等全流程。
  • 熟练使用Python及相关数据科学库。
  • 加分项： 有大规模推荐系统、搜索系统经验；熟悉Spark, Flink等大数据处理框架。

AI系统/端侧AI工程师

连接算法与硬件的桥梁,至关重要。

• 职责：
  • 负责AI模型在移动端的高效部署、推理和优化。
  • 研究和开发模型压缩、量化、剪枝、蒸馏等技术。
  • 优化AI算法在NPU/GPU上的运行效率，降低功耗。
  • 开发和维护端侧AI的运行时环境。
• 要求：
  • 熟悉移动端硬件架构（CPU, GPU, NPU）。
  • 精通C++/Python，有扎实的编程能力。
  • 熟悉至少一种模型推理框架（如TensorRT, NCNN, MNN, CoreML）。
  • 加分项： 熟悉Android系统；有驱动开发或内核开发经验。

任职要求概览（通用版）

无论是哪个方向,vivo通常对AI工程师有以下通用要求：

• 学历背景： 本科及以上学历，计算机、软件工程、电子信息、自动化、数学等相关专业，硕士和博士在算法岗更具优势。
• 技术基础：
  • 扎实的数学基础（线性代数、概率论、微积分、最优化方法）。
  • 精通至少一门编程语言（Python是首选，C++在系统岗很重要）。
  • 熟悉数据结构与算法。
• 专业知识：
  • 熟悉机器学习、深度学习的基本原理和常用模型。
  • 熟悉至少一种主流深度学习框架。
• 软实力：
  • 良好的沟通能力和团队协作精神。
  • 强大的学习能力、解决问题的能力和创新精神。
  • 对技术有热情,有相关项目或竞赛经验者优先。

如何准备vivo AI工程师的面试？

1. 巩固基础：

   • 算法与数据结构： 这是所有技术岗的基石，务必刷题（LeetCode）。
   • 机器学习基础： 理解过拟合、欠拟合、正则化、交叉验证、梯度下降等核心概念。
   • 深度学习基础： 熟悉CNN、RNN、LSTM、Transformer等模型的原理和应用场景。

2. 深入专长：

   根据你投递的岗位方向,深入学习相关领域知识，CV岗要精通图像处理的各种算法，NLP岗要精通语言模型。

3. 项目经验是关键：

   • 实习/项目： 有一段相关的实习经历是最好的证明，如果没有，可以自己做项目。
   • GitHub： 将你的项目代码整理好，上传到GitHub，并写好README文档。
   • Kaggle/天池等竞赛： 参加竞赛并取得好成绩是能力的有力证明。

4. 了解vivo：

   • 研究产品： 仔细体验vivo的最新手机，特别是其影像功能和Jovi AI助手，思考其中的AI技术可能是什么。
   • 关注技术博客： 关注vivo官方的招聘公众号、技术博客或开发者社区，了解他们最新的技术动态和招聘偏好。

5. 面试准备：

   • 项目深挖： 准备好详细介绍你做过的项目，包括背景、你的角色、技术选型、遇到的困难及解决方案、最终成果。
   • 算法题： 除了常规的LeetCode题，也要准备一些与AI相关的算法题，如模型优化、特征工程等。
   • 系统设计： 对于资深岗位，可能会涉及系统设计题，如何设计一个实时推荐系统？”或“如何优化一个AI模型在手机上的性能？”。

vivo人工智能工程师是一个业务驱动、技术扎实、场景落地性强的职位，它要求工程师不仅要有深厚的算法功底，还要有很强的工程实现能力和对移动端特性的深刻理解。

如果你对智能手机技术充满热情,特别是影像领域，并且希望自己的研究成果能被数亿用户直接感知和使用，那么vivo AI工程师无疑是一个非常优秀和有吸引力的职业选择。

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