大规模通用视频基础模型预训练-阿里星

优缺点分析

角色解读

• 可以成长为高级AI研究员或技术专家，在视频生成领域建立深厚专长
• 有机会晋升为团队负责人或项目经理，领导更大规模的AI研究项目
• 在AIGC行业快速发展背景下，职业路径可延伸至技术管理或创业
• 负责集团战略级通用视频基础模型的预训练全流程研究，解决模型架构、稳定收敛等核心技术问题
• 进行全能参考视频生成和视频编辑技术研究，实现可控信息注入和统一模型训练
• 参与大模型团队协作，推动视频AI技术在实际场景中的应用
• 需要具备大规模多模态生成模型预训练和可控生成的实践经验
• 需要有大模型团队协作的经验和意识，能够高效沟通和合作
• 需要了解大语言模型、多模态理解与生成模型等前沿AI技术
• 需要数据工程和模型工程全栈能力，以支持模型训练和优化

申请策略

• 提前了解阿里巴巴在视频AI领域的业务方向和技术栈，面试时能体现针对性兴趣
• 准备具体的技术问题和项目案例，展示解决复杂AI问题的能力
• 突出多模态生成模型预训练项目经验，详细描述模型架构和训练技巧
• 展示大语言模型或多模态理解与生成领域的研究成果，如论文或代表性项目
• 强调数据工程和模型工程的全栈能力，体现从数据处理到模型部署的综合技能
• 强调团队协作经历，展示在大型AI项目中的沟通和合作能力
• 深入学习视频生成技术，如扩散模型、GANs等，关注最新论文和开源项目
• 提升数据工程技能，包括大规模数据处理、清洗和配比优化

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述项目经历，突出技术细节和成果
• 从问题定义、方法选择、实施步骤和效果评估等角度回答技术问题，体现系统思维
• 结合具体案例说明团队协作经验，强调沟通、分工和问题解决过程
• 请介绍你过去在大规模模型预训练中的经验，以及遇到的主要技术挑战
• 如何解决模型训练中的稳定收敛问题？请举例说明
• 对视频生成技术（如扩散模型）有哪些了解？如何实现可控视频编辑？
• 你如何参与大模型团队协作？请分享一次团队合作经历
• 请阐述你对数据工程和模型工程全栈能力的理解，以及在项目中的应用