“魔法视频”是抖音对那些利用AI和AR技术实现一键换装、变老/变年轻、AI绘画、虚拟背景、超分辨率修复等酷炫特效功能的统称，这个岗位的核心就是让这些“魔法”变成现实，并不断优化，让它们效果更好、速度更快、体验更流畅。

下面我将为你全面拆解这个职位,包括：

1. 岗位核心职责
2. 任职要求（硬技能和软技能）
3. 加分项（让你脱颖而出的关键）
4. 面试流程
5. 如何准备面试

岗位核心职责

这个岗位通常分为两个方向：算法方向和客户端/工程方向。

A. 特效算法工程师 (Algorithm Engineer)

这是“魔法”的大脑，负责设计和实现核心的AI算法模型。

• 算法研发：研究和开发先进的计算机视觉和深度学习算法，用于实现人脸检测、关键点追踪、图像分割、风格迁移、3D重建等。
• 模型优化：针对移动端（手机）的特性，对模型进行压缩、量化、剪枝等优化，确保特效在普通手机上也能流畅运行（低延迟、高帧率）。
• 效果迭代：持续收集用户反馈和数据分析，优化现有算法，提升特效的准确度、自然度和美观度。
• 前沿探索：跟进和引入业界最新的CV/AI技术（如NeRF、Diffusion Models等），探索下一代特效的可能性。

B. 特效开发工程师 (Development Engineer)

这是“魔法”的双手和躯体，负责将算法模型集成到抖音App中，并确保最终的用户体验。

• 技术集成：将算法团队提供的模型（通常是.onnx或.ncnn格式）高效地集成到抖音的iOS或Android客户端。
• 性能优化：深入到客户端底层，利用GPU（OpenGL/Vulkan/Metal）、NPU等硬件加速技术，对渲染和计算进行极致优化，确保特效的实时性和流畅度。
• 效果实现：负责特效在客户端的最终呈现效果，包括渲染、合成、交互逻辑等，让用户操作丝滑无卡顿。
• 跨团队协作：与产品、设计、算法、测试等多个团队紧密合作，共同推动特效从概念到上线的完整流程。

任职要求

这是招聘启事里最重要的部分,你需要对标这些要求来准备自己。

A. 算法方向

• 学历背景：计算机科学、软件工程、电子信息、数学等相关专业，本科及以上学历。
• 编程能力：熟练掌握 C++ 和 Python。
• 数学基础：扎实的数学功底，对线性代数、微积分、概率论有深入理解。
• 核心技能：
  • 深度学习：精通至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow/MXNet）。
  • 计算机视觉：深入理解并实践过经典的CV算法，如：人脸检测/关键点/3D重建、图像分割、图像风格迁移、图像超分辨率等。
  • 模型优化：熟悉模型压缩、量化、剪枝、知识蒸馏等技术。
• 加分项：
  • 有相关论文发表（CVPR/ICCV/ECCV等顶级会议）。
  • 有在GitHub上开源的个人项目。
  • 熟悉3D图形学（OpenGL/WebGL）。
  • 了解NeRF、Diffusion Models等生成式AI模型。

B. 客户端/工程方向

• 学历背景：计算机科学、软件工程等相关专业，本科及以上学历。
• 编程能力：
  • iOS方向：精通 Swift/Objective-C，熟悉 iOS SDK 和性能优化工具。
  • Android方向：精通 Java/Kotlin，熟悉 Android SDK、NDK 开发和性能优化工具。
• 图形学基础：熟悉计算机图形学原理，熟练掌握至少一种图形API：
  • iOS: Metal
  • Android: OpenGL ES/Vulkan
• 工程能力：有良好的代码风格和编程习惯，具备强大的问题排查和性能优化能力。
• 加分项：
  • 有AR/VR相关项目经验。
  • 熟悉图像处理、视频编解码。
  • 了解常见的AI模型推理框架（如NCNN, MNN, TensorRT）。
  • 熟悉音视频处理（FFmpeg）。

面试流程

字节跳动的面试流程通常比较规范和高效,一般分为以下几个阶段：

1. 简历投递：通过官网、内推、招聘平台等渠道投递。
2. HR初筛：主要看你的学历、实习/项目经历、技术栈是否匹配。
3. 技术一面（电话/视频）：通常是你的直属面试官，深入考察你的技术基础和项目细节。
   • 算法岗：手撕一道算法题（如LeetCode中等难度），然后深挖你的项目，问项目背景、你负责的部分、遇到的难点、如何解决的、如何评估效果的。
   • 开发岗：手撕一道算法题，然后深挖客户端项目经验，问你做过的性能优化、渲染相关的实现、遇到的棘手Bug等。
4. 技术二面/总监面：通常是更资深的工程师或技术负责人。
   • 会考察你的技术广度和深度,以及对未来的技术思考。
   • 可能会问一些系统设计、架构相关的问题，或者探讨某个前沿技术的看法。
   • 会考察你的沟通能力和团队协作精神。
5. HR终面：主要考察你的求职动机、职业规划、价值观是否与公司匹配，以及薪资期望等。
6. 发放Offer：通过所有面试后，HR会与你沟通Offer细节并发放。

如何准备面试

针对“Like魔法视频”这个特定岗位，你的准备需要更有针对性。

通用准备

• 刷题：LeetCode是必须的，重点掌握数组、字符串、链表、二叉树、动态规划、回溯等题型，目标是能够流畅地写出最优解。
• 简历优化：
  • 将你的项目经历与“魔法视频”关联起来，把“做了一个App”改成“开发了一款基于人脸识别的AR滤镜App，实现了XX功能，优化了渲染性能，将延迟降低了XX%”。
  • 使用STAR法则（Situation, Task, Action, Result）来描述你的项目。
• 复习基础知识：操作系统、计算机网络、数据结构与算法等八股文要过一遍。

针对性准备

• 算法岗：
  • 项目是核心：把你做过的CV项目吃透，能清晰地画出模型结构图，解释每一层的作用，说出你为什么选择这个模型，以及如何评估它的好坏（mAP, F1-Score, PSNR等）。
  • 关注模型优化：思考一下，如果让你把这个模型放到手机上跑，你会怎么做？从模型大小、计算量、精度几个方面去思考。
  • 阅读论文：可以快速浏览一下CVPR/ICCV近两年的论文，特别是关于人脸、图像生成、模型轻量化的方向，做到心中有数。
• 开发岗：
  • 深入底层：不要只停留在API调用层面，思考一下，一个特效从点击到呈现，App内部都发生了什么？CPU做了什么，GPU做了什么？
  • 性能优化：准备好1-2个你做过的性能优化的案例，你是如何通过减少Draw Call、使用GPU Instancing、优化Shader等方式来提升渲染性能的。
  • 了解AI模型：不需要你会训练模型，但你需要知道一个.onnx模型是怎么在App里跑起来的，了解NCNN/MNN/TensorRT等推理框架的基本原理和优势。
  • 动手实践：可以尝试自己用Metal/OpenGL ES实现一个简单的滤镜效果（如灰度、高斯模糊），这会是面试时的巨大加分项。

“Like魔法视频”是一个技术含量高、挑战与乐趣并存的岗位，它要求你既有扎实的算法功底，又有强大的工程实现能力，如果你对用技术创造“魔法”充满热情，并且愿意在CV和图形学的世界里不断探索，那么这绝对是一个值得你为之奋斗的目标。

祝你求职顺利,成功拿到Offer！