【快Star】多模态理解算法工程师-【可灵AI】

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路径：深耕多模态生成与理解领域，成为该方向的技术带头人，负责核心算法攻关
• 技术负责人路径：带领小团队负责可灵AI某一核心模块（如理解、生成或评估），并规划技术方向
• 跨界发展路径：凭借对内容生成全链路的理解，向产品、项目管理或AI基础设施等方向拓展
• 负责视频内容的理解与描述生成，弥合文本与视频的语义鸿沟，特别是在复杂视频场景下
• 设计并实现Prompt Engineering（PE）方案，优化用户指令，引导视频生成模型产出更佳效果
• 构建Reward Model，对模型生成的画面质量、运动合理性等进行客观评估，用于模型训练与迭代
• 参与多模态理解基座模型的后训练，利用专有数据训练专用模型，支撑整体算法体系
• 扎实的多模态理解算法基础，有音视频理解、多模态大模型（如CLIP、LLaVA等）相关训练或研究经验
• 强大的工程实现能力，能独立开发算法模块，并熟悉使用AI Agent辅助日常工作与开发
• 深刻理解工业场景下算法的价值，能平衡模型性能与实际业务需求，注重实效
• 具备良好的模型评估能力与团队协作沟通能力，能清晰表达技术方案与需求

申请策略

• 在申请前，深度体验快手可灵AI产品，分析其生成视频的特点、可能的优势与待改进点，并在面试中展现你的观察与思考
• 准备1-2个你主导的、能体现你解决多模态实际问题能力的复杂项目案例，重点讲述技术选型、难点与解决方案
• 详细描述你在多模态理解、视频理解、大模型训练或生成相关的项目经验，尤其是与Caption、Reward Model、Prompt Engineering相关的实践
• 突出你独立开发算法模块或工具的能力，以及使用AI工具（如Copilot、Agent等）提升效率的实例
• 强调你对业务价值的理解，举例说明你如何在项目中平衡算法性能与实际需求、快速验证想法
• 列出相关的顶会论文、开源项目或竞赛成绩，作为技术实力的有力证明
• 深入研究视频生成领域的主流模型与技术（如Sora、Open-Sora、Stable Video Diffusion等），理解其原理与优化方向
• 系统学习并实践Prompt Engineering在视频生成场景下的最佳策略，包括Agentic PE的范式

面试指南

• 对于技术项目问题，采用STAR框架：重点讲述Situation（背景）、Task（任务）、Action（你采取的具体技术行动）、Result（量化或质化的成果），并突出你对问题本质的理解和方案选择的思考
• 对于模型设计问题，先阐述设计原则（如对齐人类偏好、鲁棒性），再分维度列举具体指标，并讨论可能的数据、标注与训练策略，最后关联到模型迭代与业务目标
• 对于开放或理念问题，先明确给出你的核心观点，然后用过往的具体案例或观察进行支撑，展示你的批判性思维和业务洞察力
• 请描述一个你在多模态理解或视频理解方面的研究/项目，遇到了什么核心挑战，你是如何解决的？
• 在视频生成任务中，如何设计一个有效的Prompt Engineering策略，特别是对于分钟级长视频？
• 如果让你为一个视频生成模型设计Reward Model，你会从哪些维度评估，并如何保证评估的客观性与稳定性？
• 你如何看待技术榜单分数与实际业务落地效果之间的关系？请举例说明
• 你平时如何利用AI工具或Agent来辅助你的算法开发工作？能举个具体例子吗？