多模态算法工程师-番茄小说/红果短剧/番茄畅听

优缺点分析

角色解读

• 在AIGC领域深耕，成为多模态生成方向的技术专家，主导核心算法研发
• 可晋升为技术Leader，带领团队攻克更具挑战的创作智能难题，或者转向产品/技术管理等复合方向
• 积累字节跳动亿万级用户场景经验，未来可成为AI内容创作领域的领军人物
• 参与构建AIGC创作全链路，利用LLM/VLM大模型开发智能创作Agent，实现从剧本到视频的自动化生成
• 研究跨模态内容生成与转换，将小说、动漫等IP在不同体裁间进行AI辅助创作
• 聚焦长视频生成场景，攻克角色、场景、风格的一致性连续性难题，应用图像/视频生成与可控编辑技术
• 扎实的编程基础与算法功底，熟练掌握至少一门编程语言（如Python），有竞赛获奖经验者优先
• 深入理解AIGC技术，包括大语言模型、多模态理解与生成、图像/视频生成模型（如Diffusion、GAN等）
• 具备强大的自驱力与问题分析解决能力，能快速探索并应用前沿技术到实际场景

申请策略

• 在面试中展现出对AIGC创作工具的热情和独特见解，可以结合自己的实践提出改进思路
• 强调团队协作与沟通能力，字节跳动非常看重合作精神
• 重点突出在AIGC、多模态、视频生成等相关方向的项目或论文经验，展示技术深度
• 如果有竞赛获奖经历（如ACM、Kaggle），务必写在显眼位置
• 强调自驱力和解决问题的案例，比如独立攻克技术难点或开源贡献
• 如有Agent相关或剧本生成经验，特别突出
• 提前熟悉字节跳动的技术栈，如PyTorch、MegEngine等，并关注其开源项目
• 深入研读Diffusion Models、LLM、VLM相关论文，动手复现一些经典模型

面试指南

• 对于技术问题，采用STAR法则：背景、任务、行动、结果，并强调技术选型与权衡
• 对于开放性问题，可以分点回答：先分析问题核心，再提出候选方案，最后给出推荐并说明理由
• 对于代码题，先沟通思路，再写代码，注意边界条件和复杂度分析
• 请介绍一下你参与过的AIGC项目，具体解决了什么问题？
• 如何解决长视频生成中角色和场景的一致性？请谈谈你的技术方案
• LLM在剧本生成中可能会产生逻辑错误，你如何保证生成质量？
• 你如何看待多Agent协作在智能创作中的应用？
• 一道算法题：实现一个Transformer模型的前向过程