AIGC与多模态大模型算法工程师-商业信任与安全

优缺点分析

角色解读

• 纵向深入多模态大模型与生成式 AI 领域，成为技术专家或团队负责人
• 横向扩展至商业化安全、广告推荐等业务方向，成为跨领域算法架构师
• 在字节跳动内部积累大模型工程与业务结合经验，具备创业或跳槽高薪竞争力
• 自研统一多模态大模型（MLLM），结合广告商业化场景优化音视频理解与营销任务适配
• 构建视频理解、定位和编辑一体化的创意视频编辑方案，帮助广告主提升广告创意质量和转化效果
• 探索强化学习与智能体（Agent）在审核、创意优化等场景的创新应用，推动前沿技术落地
• 扎实的机器学习/深度学习理论基础，熟悉 Transformer、扩散模型等主流架构
• 具备多模态大模型、视频生成/编辑或 LLM 相关研究或项目经验
• 较强的编程能力（Python/C++），熟悉 PyTorch/TensorFlow 等框架，有顶会论文发表经验者优先

申请策略

• 在简历中突出与广告或内容安全相关的项目经历，即使不是完全匹配，也要强调迁移能力
• 面试前了解字节跳动商业产品与安全技术体系，思考如何用多模态技术解决审核或创意优化问题
• 重点突出多模态大模型、视频生成/编辑或 LLM 相关项目经验，包括模型设计、训练与优化细节
• 列出顶会论文发表记录（如 CVPR、NeurIPS、ACL 等），强调技术创新点
• 展示编程能力与工程落地成果，如开源项目、GitHub 仓库或比赛成绩
• 补充强化学习与 Agent 相关知识，了解 PPO、ReAct 等框架
• 熟悉主流多模态模型架构（如 Qwen2.5-Omni、Gemini），尝试复现或微调开源模型

面试指南

• 回答项目类问题可遵循 STRA 原则（Situation-Task-Action-Result），突出个人贡献与技术创新
• 对于设计类问题，先明确输入输出与约束，再分模块（特征提取、模型选择、训练策略）阐述，并对比不同方案的 trade-off
• 请介绍一下你参与过的多模态大模型项目，包括关键技术挑战和解决方案
• 如何设计一个视频理解模型来识别广告中的违规内容？
• 比较一下主流多模态模型（如 Qwen2.5-Omni 和 Gemini）的优缺点
• 如何训练一个能够对视频进行编辑（如替换背景、添加元素）的模型？
• 强化学习如何应用于广告审核场景？请举例说明
• 复习多模态和视频生成领域的最新论文（如 Sora、VideoPoet、Emu Video 等），理解核心思路