高级/资深算法工程师（多模态大模型方向）-国际化内容安全平台

优缺点分析

角色解读

• 深耕多模态大模型技术，成为技术专家，主导核心模型研发与创新
• 横向扩展至AI安全、视频理解等方向，或转向算法管理和架构设计
• 在字节跳动国际化平台中，有机会接触海量数据和高并发场景，快速成长为行业顶尖人才
• 研发与优化多模态大模型（LLM/VLM），探索视频理解、跨模态对齐等技术以提升内容安全检测能力
• 参与大模型预训练、指令微调（SFT）和对齐（RLHF）全流程，提升模型在复杂视频数据上的鲁棒性
• 设计标注策略与评价指标，构建高质量安全数据集，推动模型在真实业务中的迭代验证
• 与跨部门团队合作，将算法落地到审核、风控和应急响应系统，优化线上性能与资源效率
• 扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉Transformer架构和大模型基本原理
• 具备多模态（文本、图像、视频）研究或项目经验，有大模型实践者优先
• 熟练使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架，编程能力强
• 了解LLM训练流程（预训练、SFT、RLHF），有相关实践经验者优先

申请策略

• 关注字节跳动国际化业务的理解，面试中可结合安全与AI交叉领域进行思考
• 提前了解团队的技术方向，准备与多模态、视频理解相关的技术思考
• 突出多模态或LLM相关项目经验，尤其是视频理解、跨模态对齐等方向
• 强调论文发表或竞赛获奖（如顶会论文、Kaggle等），体现研究能力
• 详细描述模型训练、微调、部署的实践经历，突出对PyTorch/TensorFlow的熟练度
• 补充RLHF、SFT等大模型训练技术，可通过开源项目或论文复现
• 学习内容安全领域知识，了解风险检测、暴力/色情内容识别等场景

面试指南

• STAR法则：先描述任务背景，再说明你的具体行动，最后突出结果和影响
• 技术方法论：从问题定义、数据准备、模型选型、训练优化、评估上线五个步骤展开
• 对比分析：遇到多个方案时，主动比较优劣，体现决策能力
• 请详细阐述多模态大模型的训练流程，包括预训练、SFT和RLHF的关键技术
• 如何设计一个有效的视频内容风险检测模型？请从数据、模型、评估等方面说明
• 什么是跨模态语义对齐？你有哪些实践或了解的方法？
• 在训练大模型时，如何解决数据不平衡和模型鲁棒性问题？
• 请介绍一个你参与的项目，重点说明模型优化和业务效果