算法技术-多模态算法实习生

优缺点分析

角色解读

• 实习期间表现优秀者有机会转正，成为阿里巴巴正式算法工程师，继续深耕多模态大模型方向
• 积累大模型研发和落地经验后，可向技术专家或技术管理方向发展，成为团队核心成员
• 通过发表高水平论文和参与开源项目，提升在学术界和工业界的影响力，未来可选择学术界或工业界顶尖团队
• 参与多模态大模型（MLLM）的核心技术研发，包括预训练对齐、垂域SFT和RLHF等，直接接触业界最前沿的AI技术
• 探索多模态大模型在垂域场景的应用，如数据飞轮治理、训测蒸馏加速、开放词汇理解等，将研究成果落地到实际业务
• 研发基于大模型的图文搜索、RAG和Agent技术，推动AI在搜索和智能交互领域的应用
• 将研究成果撰写成论文并发表，与学术界和业界保持交流，提升个人学术影响力
• 扎实的计算机视觉、NLP和机器学习基础，对算法原理有深入理解
• 熟练掌握TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，具备独立的算法实现和调试能力
• 有MLLM实操经验，参与过大模型预训练、SFT、RLHF等项目的候选人优先
• 良好的逻辑分析能力和数理基础，能够在复杂问题中快速定位和解决

申请策略

• 了解阿里巴巴在AI领域的最新动态和业务方向，在面试中展示对公司的了解和兴趣
• 准备好介绍自己最拿手的项目，能够清晰阐述技术方案和成果
• 重点突出MLLM相关的项目经验，如大模型预训练、SFT、RLHF的具体实践和成果
• 强调在CV、NLP、ML领域的扎实基础，包括课程、竞赛、开源项目等
• 如有发表论文，务必在简历中详细列出，并说明个人贡献
• 展示编程能力和框架使用经验，如TensorFlow、PyTorch的熟练程度
• 提前熟悉多模态大模型的最新论文和技术，如LLaVA、GPT-4V等，了解其架构和训练方法
• 动手实践一个小型多模态项目，如图文检索或视觉问答，积累实操经验

面试指南

• 对于项目类问题，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）清晰描述，突出个人贡献和量化成果
• 对于技术原理问题，从基础概念出发，逐步深入，展示逻辑清晰度和知识深度
• 对于开放性问题，先给出整体思路框架，再细化到具体技术点，体现系统思考能力
• 请详细介绍一下你参与过的多模态大模型项目，包括技术选型、训练过程和遇到的挑战
• 解释一下RLHF的原理和实现步骤，以及在实际应用中可能遇到的问题
• 如何设计一个高效的图文检索系统？请谈谈你的思路
• 你对Transformer架构的理解？在MLLM中如何处理图像和文本的融合？
• 请介绍一篇你读过的多模态领域的最新论文，并谈谈你的看法