研究型实习生 - 面向多模态理解/交互的模型架构设计及其训练推理系统构建与优化

优缺点分析

角色解读

• 实习期间可积累前沿研究经验，有机会发表顶会论文
• 表现优秀者可转正为正式研究员，深入多模态领域
• 未来可向技术专家或研究科学家方向发展
• 研究多模态大模型的前沿算法，包括图像/视频理解、视觉问答等
• 构建和优化大规模多模态数据集及数据处理pipeline
• 探索创新方向如Agentic RAG、AI Memory，并推动学术成果产出
• 扎实的深度学习和计算机视觉基础，熟悉VLM/MLLM原理
• 熟练使用PyTorch等深度学习框架，具备良好的代码能力
• 有研究经验，能独立阅读和复现顶会论文

申请策略

• 关注阿里巴巴达摩院或AI Lab的招聘动态，尽早投递
• 在简历中明确表达对多模态研究的热情和未来规划
• 突出相关研究项目经历，尤其是多模态或视觉方向
• 列出已发表的论文或参与的竞赛获奖
• 展示熟练的编程技能和深度学习框架使用经验
• 深入学习VLM/MLLM最新论文，复现关键模型
• 提升数据处理和pipeline构建能力
• 加强英语文献阅读和学术写作能力

面试指南

• 用STAR法则描述项目经历，突出你的贡献和成果
• 结合具体模型和论文，展示你的技术深度和思考
• 强调你的学习能力和解决问题的思路
• 请介绍你参与过的多模态或视觉项目
• 你对VLM模型的理解？如何改进？
• 如何设计一个高效的数据pipeline？
• 你读过哪些最新的多模态论文？有什么想法？
• 面对研究中的困难，你如何解决？