算法工程师-多模态（T-Star Lab 日常实习）

优缺点分析

角色解读

• 从实习到正式Offer，有机会直接进入T-Star计划，获得快速成长
• 在导师指导下参与前沿课题，积累工业级项目经验，为未来职业发展打下坚实基础
• 可向多模态大模型专家或技术管理方向发展，成为领域专家
• 参与多模态大模型的模型结构设计、训练任务设计，以及预训练和下游任务建设
• 基于海量商品数据，提升对图文视频等异构数据的理解与结构化能力
• 跟踪前沿技术，将SOTA能力集成到模型底座，提升业务效果
• 与导师和团队合作，探索AIGC等创新应用，有机会发表论文
• 扎实的计算机视觉、机器学习基础，熟悉多模态内容理解、AIGC等领域
• 优秀的工程实现能力，熟练掌握C/C++、Java、Python等至少一门语言
• 具备良好的学习能力、沟通能力和团队协作能力
• 有相关实习或项目经历，或在顶级会议发表论文者优先

申请策略

• 了解阿里巴巴淘天集团业务，特别是电商场景下的多模态应用
• 在面试中展示对技术细节的深入理解和思考
• 突出相关项目经历，如多模态模型、图像/视频理解、AIGC等
• 强调工程能力，如Python/C++/Java编程经验，以及深度学习框架的使用
• 如有论文或竞赛获奖，务必突出，这是加分项
• 展示学习能力和对前沿技术的热情
• 提前学习多模态大模型相关技术，如CLIP、ViT、Transformer等
• 熟悉主流深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow

面试指南

• 用STAR法则回答项目经验问题，突出你的贡献和成果
• 对于技术问题，先阐述基本原理，再结合具体场景分析，展示思考深度
• 对于开放性问题，可以结合最新研究进展和实际业务需求，提出创新思路
• 请介绍你在多模态或计算机视觉方面的项目经验
• 如何设计一个多模态模型来理解商品图片和文本？
• 你对Transformer在视觉领域的应用有何理解？
• 如何解决多模态数据中的对齐问题？
• 谈谈你对AIGC在电商场景中应用的理解