计算机视觉&多模态算法实习生（J97308）

优缺点分析

角色解读

• 从实习生成长为正式算法工程师，深入参与核心业务落地
• 积累多模态大模型和AIGC等前沿技术经验，向高级算法专家方向发展
• 在百度内部可转正，并有机会接触自动驾驶、智能云等百度优势业务
• 参与计算机视觉和多模态大模型的前沿算法研究，如目标检测、实例分割、视频理解、AIGC生成等
• 针对工业场景实际需求，优化和迭代现有算法，提升性能与效果
• 完成算法的工程化实现，确保算法在项目中稳定运行，并跟踪行业最新技术动态
• 扎实的计算机视觉基础：熟悉目标检测、图像分割、图像分类等经典算法
• 熟练使用深度学习框架（PyTorch、Paddle），动手能力强
• 良好的编程能力，精通Python，具备开源模型复现和移植能力
• 优秀的学习能力和团队合作精神，能适应快速迭代的研究环境

申请策略

• 关注百度AI平台（如飞桨Paddle）的社区活动，增加对百度技术栈的了解
• 在面试时展现对前沿技术的热情和快速学习能力
• 突出与目标检测、分割、视频理解相关的项目或研究经历
• 强调使用PyTorch/Paddle实现过完整算法 pipeline 的经验
• 如有开源模型复现或改进经历，务必详细描述
• 展示编程竞赛、论文、专利等能证明学习能力的成果
• 提前复习经典CV算法和常用深度学习框架（特别是PyTorch）
• 了解多模态大模型（如CLIP、BLIP）和AIGC（如Diffusion模型）的原理

面试指南

• STAR法则描述项目：情境、任务、行动、结果，突出技术难点和解决方案
• 对比分析：选择两三个经典方法，比较优劣并给出适用场景
• 问题解决：从数据、模型、工程三个角度分析，展示系统思维
• 介绍一下你做过的一个计算机视觉项目，从问题定义到最终结果
• 谈谈你对目标检测主流算法（如Faster R-CNN、YOLO）的理解和优缺点
• 什么是多模态学习？举一个多模态应用的例子
• 如何优化一个模型使其在工业场景中更快推理？
• 如果你在项目中遇到模型效果不好，你会如何排查和优化？