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研究型实习生-多模态通用和推理大模型后训练研究
研究型实习生-多模态通用和推理大模型后训练研究
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公AI算法
AI算法
Pytorch
Tensorflow
多模态大模型
强化学习 (Rl)
数据标注
模型评测
自然语言处理
计算机视觉
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
顶尖大厂核心AI研发实习，技术前沿性强，成长空间巨大，但工作强度可能较高
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
5.0千
比AI算法中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 4680 个在招 · 其中AI算法 24 个
市场机会
选择适中
杭州 · AI算法 · 21 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位专注于多模态通用大模型的后训练研究，涵盖视觉感知、空间感知及视频推理等前沿领域
候选人需负责多模态数据制作、RL强化学习研究及任务评测体系构建，旨在提升模型的复杂推理与决策能力
最低要求
计算机视觉、自然语言处理、人工智能等专业优秀在读博士
熟练掌握tensorflow、pytorch等至少一种主流深度学习框架，有复杂模型设计和建模经验
具备出色的学术研究和数据分析能力，有高质量学术论文、高影响力开源项目、高水平竞赛获奖经验者优先
良好的自我学习能力及自驱力，对前沿领域有强探索欲，富有想象力和创造力
工作职责
模型多模态能力的提升，包括但不限于：物理世界细粒度视觉感知、空间感知、视频时序行为预测和推理、基于视觉的决策和规划
多模态数据的制作，包括：训练数据的收集、清理和标注，测试Benchmark的构建
多模态RL相关研究，包括通过RL提升模型常规感知能力和推理能力
多模态任务评测，包括：客观的Benchmark接入、OOD评测、以及主观评测
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触行业最前沿的多模态大模型技术，拥有顶级算力资源与数据支持，简历含金量极高
- 对博士学历及科研产出要求极高，工作节奏快，需持续跟进最新论文并复现创新算法
- 追求学术与技术深度结合的博士生，渴望在大厂核心AI团队积累实战经验的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从实习生成长为AI算法专家，未来可向大模型架构师、首席科学家或高校教职方向发展
- 深入参与多模态大模型的后训练阶段，重点攻克视觉感知、空间理解及视频推理等难点
- 扎实的深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）应用能力，具备计算机视觉与自然语言处理交叉领域的学术研究背景
申请策略
- 提前了解阿里通义实验室的最新成果，准备展示你对多模态推理瓶颈的个人见解
- 突出顶会论文发表情况、开源项目贡献度以及在CV/NLP领域的具体研究成果
- 加强多模态对齐技术、RLHF（人类反馈强化学习）及复杂场景下的模型评估方法的学习
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）阐述科研经历，重点强调问题定义的创新性、实验设计的严谨性及结论的普适性
- 请详细介绍你最近一篇关于多模态学习的论文及其创新点
- 如何在有限算力下优化多模态大模型的训练效率？
- 你对当前多模态模型在空间感知或视频推理方面的局限性有何看法？
- 如何设计一个有效的Benchmark来评估模型的OOD（分布外）泛化能力？
- 复习Transformer架构在多模态中的应用，熟悉最新的SOTA模型（如LLaVA、Qwen-VL等），准备代码实现细节的问答
职位点评
薪资福利75
成长发展95
工作生活40
使命价值85
薪资福利
75中等
作为上市巨头企业的实习岗位，虽然实习津贴通常低于正式员工薪资，但相比市场平均水平具有竞争力，且提供完善的福利保障。
薪资信号未披露（AI估算：4.0–6.0千/月）
成长发展
95较高
该职位处于AI技术的最前沿，涉及多模态大模型后训练这一核心难题，能提供极高的技术成长空间和行业视野。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态、大模型、RL、计算机视觉、NLP、PyTorch、TensorFlow
业务类型profit_center
工作生活
40较低
互联网大厂的核心研发岗位通常工作强度较大，虽未明确提及加班文化，但前沿研究性质意味着需要高度的自驱力和时间投入。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
致力于推动通用人工智能的发展，解决多模态感知与推理难题，具有显著的技术突破意义和行业影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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