千问事业部-多模态大模型Posttrain算法专家-北京/广州

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕多模态AI算法，成为该细分领域的技术权威，引领技术创新
• 技术管理路线：在积累足够技术影响力和项目经验后，带领算法团队，负责更全面的技术规划与落地
• 跨领域扩展：利用多模态AI能力，向自动驾驶、具身智能、AI for Science等更广阔的交叉领域拓展
• 负责多模态大模型（图文、视频、音频）的后训练算法研发，特别是通过强化学习提升模型推理能力
• 深入分析和优化模型的训练数据、策略与结构，确保训练的稳定性和效率
• 将前沿的多模态与RL技术落地到具体业务场景（如Agentic、STEM问题解决），解决实际问题并提升产品效果
• 跟踪国际顶尖学术会议动态，将最前沿的研究成果转化为可落地的工程实践
• 精通多模态大模型的预训练与后训练技术，尤其在强化学习（如GRPO/GSPO）方面有深厚实践
• 具备大规模分布式训练的工程能力，熟练使用PyTorch、DeepSpeed/Megatron-LM等框架解决复杂工程问题
• 拥有将复杂业务问题抽象为算法模型并落地的建模能力，对数据有敏锐的洞察力
• 具备优秀的学习能力和自驱力，能持续追踪并吸收业界顶尖研究成果

申请策略

• 深入研究阿里千问（Qwen）多模态模型的技术报告和开源代码，理解其技术路线和特点
• 准备一个能体现你解决复杂AI问题深度和广度的项目案例，最好包含从问题定义、方案设计、工程实现到效果验证的全过程
• 面试时，展示你对多模态与强化学习交叉领域的独立思考和见解
• 突出在多模态大模型、强化学习（特别是RLHF/DPO/GRPO等相关方向）的具体项目经验与成果
• 详细描述参与或主导的大规模分布式训练项目，体现解决复杂工程问题的能力
• 列出在顶级会议（如CVPR/NeurIPS/ICML等）发表的论文，尤其是与多模态、强化学习、大模型相关的研究
• 强调从算法设计到业务落地的完整经验，展示建模能力和对业务的理解
• 深入复习和实践多模态大模型的最新训练方法（如各种RL变体），并尝试复现经典论文

面试指南

• 使用STAR法则（Situation, Task, Action, Result）来结构化地描述你的项目经验，重点突出技术难点和你的独特贡献
• 对于理论问题，先阐述基本原理，再结合你的实践经验说明其优缺点和应用场景，体现理论与实践的结合
• 对于系统设计类问题，从问题分析、技术选型、架构设计、难点攻克和结果评估等多个维度展开，展现全面的思考能力
• 表达对技术的热情和持续学习的意愿，可以分享你对行业趋势的观察
• 请介绍一个你最有挑战性的多模态或大模型训练项目，你在其中承担了什么角色？遇到了哪些核心难题，如何解决的？
• 你对目前主流的后训练技术（如GRPO、DPO）有什么理解？它们相比SFT有何优势和局限？
• 在训练超大规模多模态模型时，如何保证训练的稳定性和效率？请从数据、模型架构、训练策略等角度谈谈
• 如果要将一个强化学习算法从研究论文落地到千万级用户的产品中，你会考虑哪些工程和系统层面的挑战？