研究型实习生-视频理解与生成应用算法研究

优缺点分析

角色解读

• 在阿里达摩院等研究团队积累前沿研究经验，发表顶会论文
• 可转正为正式研究员，继续深入视频理解与生成领域
• 未来可向技术专家或研究科学家方向发展，或进入工业界核心算法团队
• 负责视频理解算法的研究，包括构建高质量数据方案，实现视频的精细描述和长视频结构化描述
• 研究视频生成技术，聚焦DiT/AR架构下的垂类微调，包括人体运动生成和可控编辑
• 结合前沿思维链技术（如R1）进行复杂视频事件的解析和逻辑推理
• 与团队合作，将研究成果应用于实际场景，提升视频生成质量
• 扎实的计算机视觉或大模型算法基础，深入理解主流大模型原理
• 熟悉视频理解、视频生成相关技术，如DiT、AR、多模态指令等
• 有科研经验，发表过CVPR、ICCV、NeurIPS等顶会论文者优先
• 具备编程能力，熟悉深度学习框架（如PyTorch）

申请策略

• 关注阿里巴巴达摩院或相关团队的研究方向，在申请中体现匹配度
• 可联系内部推荐，增加成功率
• 突出视频理解或生成相关的科研项目，尤其是顶会论文
• 强调对大模型原理和应用的深入理解，如Transformer、DiT等
• 展示编程能力和深度学习框架使用经验
• 提前熟悉视频生成最新技术，如DiT、AR、可控生成
• 学习思维链（Chain-of-Thought）技术及其在视频推理中的应用
• 准备相关项目代码，展示动手能力

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，突出个人贡献
• 结合前沿技术：展示对最新研究的了解，并联系实际问题
• 强调科研能力：突出论文发表、实验设计和创新点
• 请介绍你的一个视频理解或生成相关的研究项目
• 你如何理解视频DiT架构？它相比传统方法有什么优势？
• 如何设计高质量的视频数据构建方案？
• 你如何看待思维链技术在视频推理中的应用？
• 请谈谈你对可控视频编辑技术的理解