大模型算法专家（多模态）-火山引擎（北京/上海/深圳）

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深：从多模态理解专家成长为领域首席科学家，主导核心算法创新
• 横向扩展：可转向AGI、具身智能等更前沿方向，或成为AI产品技术负责人
• 管理路线：带领团队攻关复杂项目，晋升为技术总监或AI Lab负责人
• 建设中长视频的多模态理解模型，让AI能看懂视频的画面、听清声音和语音
• 训练Agentic Model，使其能根据创作场景规划工具调用序列，自动完成视频剪辑等任务
• 负责大规模模型训练的数据处理、调优及落地应用，参与AIGC方向的前沿探索
• 扎实的计算机视觉或多模态学习基础，熟悉LLM/MLLM等大模型架构
• 具备大规模模型训练的实际经验，熟悉分布式训练框架（如Megatron、DeepSpeed）
• 掌握Python和主流深度学习框架（PyTorch等），了解AIGC、数字人等相关技术

申请策略

• 提前了解字节跳动火山引擎的多模态产品方向，在面试中展现匹配度
• 准备一个完整的多模态项目案例，从问题定义到模型部署全流程阐述
• 突出多模态或大模型相关项目经验，如参与过MLLM训练、视频理解等
• 列出顶会论文发表情况，尤其是CVPR/NeurIPS等
• 强调实际落地的AIGC、数字人项目，展示工程与创新能力
• 用数据说明模型效果提升或业务指标改善
• 补充对主流多模态模型（如CLIP、BLIP、LLaVA）的深入理解
• 熟悉视频数据处理流程，如抽帧、语音转文本、时序建模

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，重点突出你的贡献和量化效果
• 技术对比法：对比现有方案优缺点，说明你的创新点和合理性
• 系统思维：分数据、模型、训练、评估等环节回答，体现全局观
• 请详细介绍一下你参与过的多模态大模型项目，包括模型架构、数据和训练细节
• 如何解决视频理解中的时序建模问题？与单帧图像理解有何不同？
• 在设计Agentic Model时，如何让模型规划可靠的动作序列？
• 谈谈你对AIGC当前局限性的理解，以及可能的改进方向
• 假设你要训练一个能理解长视频的MLLM，你会如何设计数据 pipeline 和模型结构？