研究型实习生 - 全模态基座基础能力与Agentic应用

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路径：深耕多模态AI或Agentic方向，成为特定领域的算法专家
• 研究科学家路径：持续在顶级学术会议发表成果，推动行业前沿发展
• 技术领导力路径：从个人贡献者成长为能够带领小团队的研究组长
• 参与研发阿里巴巴千问（Qwen）全模态基座大模型，提升其在音频、音视频领域的理解与生成能力
• 探索并实现Agentic（智能体）能力，使模型能进行复杂的长程推理与自主任务执行
• 负责音频/语音处理相关的算法研究与工程实现，包括但不限于语音识别、语音克隆、音乐理解等
• 扎实的机器学习与深度学习基础，特别是多模态模型、大语言模型（LLM）的理论与实践
• 至少在以下一个领域有深入项目经验：音频/语音处理（如ASR）、多模态对齐与生成、或强化学习（RL）与Agentic AI
• 优秀的编程能力（Python）和熟悉相关深度学习框架（如PyTorch），有顶会论文或知名开源项目经验是加分项

申请策略

• 仔细研究千问（Qwen）系列模型的技术报告和开源代码，在面试中能展示你对团队工作的了解和思考
• 明确表达你对全模态AI和Agentic方向的热情，并思考1-2个你认为该方向可以突破的点，与面试官交流
• 突出与岗位方向高度相关的项目经验，详细描述你在音频处理、多模态模型或强化学习方面解决的具体问题和取得的成果
• 如有已发表或在投的顶会论文（ACL、ICML、CVPR等），务必在简历中清晰列出，并简要说明论文贡献
• 展示扎实的编程和工程能力，可以列出熟练的工具、框架以及参与的知名开源项目
• 深入阅读和复现多模态模型（如Qwen-VL）及Agentic AI相关的最新论文，理解技术细节
• 可以尝试在公开的多模态数据集上进行小规模实验，熟悉音频/视频数据的处理流程和模型训练

面试指南

• 使用STAR原则（Situation, Task, Action, Result）结构化地讲述你的项目经历，重点突出你的技术决策和贡献
• 对于开放式技术问题，可以先阐述你的理解，再结合论文或实践经验，分点论述可能的解决方案
• 回答动机类问题时，将个人研究兴趣与团队目标（如实现Omni模型）相结合，展现深度思考
• 请介绍你过去一个与音频/视频处理或多模态模型相关的项目，你在其中扮演的角色和遇到的挑战是什么？
• 你对Agentic AI或长程推理（Long-horizon Reasoning）是如何理解的？有哪些潜在的技术难点？
• 如果让你来优化一个语音识别（ASR）模型在复杂背景音下的表现，你会考虑哪些技术方向？
• 你为什么想加入千问团队从事全模态模型的研究？你认为当前全模态模型最大的瓶颈是什么？
• 复习多模态学习、语音处理、强化学习等核心领域的基础知识，并熟悉Qwen系列模型的架构和论文