AI Research Scientist 大模型研究科学家

优缺点分析

角色解读

• 从研究科学家成长为领域专家或研究团队负责人
• 探索更前沿的AI方向，如多模态理解与生成融合
• 将研究成果转化为可观的商业价值，推动产品创新
• 领导前沿多模态AI研究计划，确定研究方向并推动技术突破
• 设计并运行实验，在高端GPU集群上验证新想法和新模型
• 分析实验结果，将研究转化为产品落地的具体方案
• 创新生成模型架构和训练方法，优化模型性能
• 精通PyTorch、Diffusers、Transformers等框架，熟悉分布式训练工具如Megatron和DeepSpeed
• 深入理解扩散模型和自回归模型，有大规模预训练经验
• 强大的学术背景，包括顶级会议论文和开源项目贡献
• 优秀的技术文档撰写和跨团队协作能力

申请策略

• 在申请信中表达对可画产品方向的理解，以及如何将AI研究与产品结合
• 提前了解可画在AI领域的公开成果（如Canva AI功能），并在面试中展示相关思考
• 突出在顶级会议（如CVPR、ICCV、NeurIPS等）发表的论文，并说明个人贡献
• 详细描述大规模模型训练经验，包括使用的GPU数量、数据规模、训练框架及优化技巧
• 强调开源项目贡献或GitHub代码库，展示技术实现能力
• 如果有实习或工作经历中涉及多模态生成模型的落地案例，务必详细描述
• 补充分布式训练框架如Megatron和DeepSpeed的实战经验，可以通过小规模实验快速上手
• 熟悉当前主流的扩散模型和自回归模型代码库，尝试复现经典论文

面试指南

• 用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化地介绍研究项目，突出个人贡献和结果
• 比较不同技术方案时，从理论、实践、性能等维度分析，展示系统性思考
• 涉及大规模实验时，强调资源规划、并行策略、消融实验和错误分析
• 请详细介绍你的一个多模态生成模型研究项目，包括动机、方法、结果和遇到的挑战
• 谈谈你对扩散模型和自回归模型优缺点的理解，以及它们各自的适用场景
• 如何设计一次大规模训练实验来验证一个新的模型架构？请从数据、模型、训练策略等方面说明
• 你如何看待当前多模态生成领域的开放挑战？未来可能的发展方向是什么？
• 如何将前沿研究快速转化为可用的产品功能？请举例说明