图像算法工程师（AI算法工程师）的面试问题

C/C++基础与数据结构算法

1. 请解释C++中智能指针的几种类型及其使用场景。
2. C++11/14/17/20中你最常用的新特性有哪些？它们如何帮助提高代码质量？
3. 请描述vector和list的区别，以及各自适用的场景。
4. 讲解一下你理解的内存管理机制，如何避免内存泄漏？
5. 如何设计一个高效的图像数据缓存结构，考虑读写效率和内存占用？
6. 解释一下函数指针、函数对象和lambda表达式的区别和使用场景。
7. C++中的模板元编程如何帮助实现算法的通用性和性能优化？

多进程/多线程/异步并发开发

1. 解释线程和进程的区别，以及在图像处理中使用多线程的优势。
2. 如何处理多线程环境下的数据竞争问题？请举例说明。
3. 描述一下你使用过的线程同步机制，以及如何选择合适的同步方式。
4. 在图像处理流水线中，如何设计一个高效的多线程架构？
5. 请解释一下死锁产生的条件及如何避免。
6. C++11中的std::async、std::future和std::promise如何使用？有什么优势？
7. 如何使用多线程来优化大规模图像处理任务，请描述你的设计思路。

计算机视觉算法与Android集成

1. 请描述一个你实现过的计算机视觉算法，包括原理、实现方式和优化手段。
2. 在Android平台上集成CV算法时遇到过哪些问题？如何解决？
3. 如何处理不同Android设备上的兼容性问题？
4. 解释一下图像滤波的原理及常见的滤波算法。
5. 你如何在Android应用中优化CV算法的执行效率？
6. 在移动端实现实时图像处理时，如何平衡性能和质量？
7. 请解释一下特征提取和目标检测的基本原理。

PyTorch模型开发与部署

1. 请解释PyTorch中的动态计算图与TensorFlow的静态计算图的区别。
2. 如何在PyTorch中实现一个自定义的卷积层？
3. 描述模型量化的原理及其在高通平台的实现方法。
4. 什么是QAT(量化感知训练)？它与直接量化有什么区别？
5. 如何处理模型量化后的精度损失问题？
6. 高通AI Stack的特点是什么？如何利用它优化模型性能？
7. 请描述一下你如何将一个PyTorch模型从训练到部署到高通平台的完整流程。

Vulkan开发与Shader

1. Vulkan与OpenGL相比有哪些优势？尤其是在移动平台上。
2. 如何使用Vulkan实现高效的图像处理流水线？
3. 解释一下Compute Shader的工作原理及其在图像处理中的应用。
4. 如何通过Vulkan实现实时图像滤镜效果？
5. 描述Vulkan中的同步机制及其重要性。
6. 如何编写高效的Fragment Shader来实现复杂的图像后处理效果？
7. 在开发Vulkan应用时，如何进行性能分析和调优？

NEON/Hexagon HVX优化

1. 请解释SIMD指令集(如NEON)的基本原理及其在图像处理中的优势。
2. 如何使用NEON指令优化常见的图像处理操作，如像素插值？
3. Hexagon HVX与NEON相比有哪些特点和优势？
4. 请描述一个你使用NEON或HVX优化过的算法，包括优化前后的性能差异。
5. 在进行SIMD优化时，如何处理内存对齐问题？
6. 如何平衡代码可读性和SIMD优化的复杂性？
7. 在不同ARM架构版本上，NEON指令集有什么差异？如何兼容？

项目经验与综合能力

1. 描述一个你参与的最具挑战性的项目，你在其中扮演什么角色，遇到了哪些技术难题，如何解决的？
2. 如何平衡算法性能和功耗，尤其是在移动设备上？
3. 在多人协作的项目中，你如何进行代码管理和版本控制？
4. 如何评估一个图像算法的好坏？除了准确率外还有哪些指标？
5. 你如何跟踪和解决性能瓶颈问题？
6. 在处理大规模图像数据时，你会采取哪些优化策略？
7. 如何确保你开发的算法在不同设备上都能稳定运行？

场景问题

1. 假设你需要在中低端Android手机上实现一个实时人脸美颜功能，如何设计整体架构和优化策略？
2. 如果发现一个深度学习模型在PC上表现良好，但部署到手机后准确率显著下降，你会如何诊断和解决？
3. 在项目中如何权衡使用现成的开源库与自己开发的优劣？
4. 如何设计一个跨平台(Android/iOS)的图像处理SDK，使其既能保持良好性能又易于维护？
5. 在处理4K分辨率视频时，如何保证实时处理性能？

面试官可能会根据你的简历经历和对问题的回答深入探讨特定领域，所以建议在面试前充分复习相关知识点，并准备好具体的项目案例来展示你的实际经验和解决问题的能力。