大模型多模态数据评测实习生-【可灵AI专项】

优缺点分析

角色解读

• 在实习中深耕数据评测领域，可成长为专业的数据科学家或AI评测专家
• 积累多模态AI开发经验后，可向算法工程师、模型研究员等方向发展
• 深入了解大模型研发流程，为未来在AI各细分领域（如AIGC、计算机视觉）的深入发展奠定基础
• 参与构建音视频多模态训练数据的质量评测体系，设计评测指标和方案
• 开发和维护自动化评测工具，探索新方法以提升数据评测效率
• 协助验证预训练和微调数据的效果，将数据质量与模型表现关联分析
• 跟踪多模态评测领域的最新技术动态，学习并尝试应用新的评测方法
• 熟练的Python编程能力，能够完成工具开发和数据处理任务
• 了解基础机器学习概念，特别是多模态（音视频）数据处理与评测指标（如WER, MOS）
• 良好的逻辑分析和数据思维能力，能够从数据和模型表现中发现问题
• 强烈的好奇心和自驱力，愿意主动学习和探索AI前沿领域

申请策略

• 深入了解快手“可灵AI”产品的技术方向和近期动态，在面试中展现你的关注和思考
• 准备1-2个你参与过的、能体现你数据思维或工程能力的项目案例进行详细阐述
• 面试中可以主动询问关于团队技术栈、评测体系如何影响模型迭代等问题，展现你的思考深度
• 突出Python编程能力和任何与数据处理、分析相关的项目或课程经历
• 强调对自然语言处理、计算机视觉或语音识别等AI领域的了解和兴趣
• 如有使用过Whisper、AudioSet等工具，或参加过Kaggle等数据竞赛，务必在简历中重点描述
• 在自我评价或项目经历中，体现逻辑分析能力、自主学习能力和团队协作经验
• 学习基础的音视频评测指标（如WER、MOS）和相关工具

面试指南

• 对于技术理解类问题（问题1,3），先解释基本概念，再结合JD中的任务（如训练数据质量、效果核验）说明其应用场景和重要性
• 对于项目/方案类问题（问题2,4），采用STAR法则：清晰描述情境(Situation)、任务(Task)、你采取的行动(Action)以及最终结果或思考(Result/Thinking)
• 对于动机类问题（问题5），将个人兴趣（如对多模态的热情）、技能（编程、分析能力）与岗位要求（评测体系建设、工具开发）紧密结合，说明你能为团队带来什么，以及你期望获得什么成长
• 请介绍一下你对多模态大模型以及其数据评测的理解
• 你使用Python进行数据处理或开发过哪些项目？请描述一个让你印象最深的
• 你了解哪些音视频评测指标（如WER、MOS）？它们分别用于衡量什么？
• 如果让你为一个新生成的短视频数据设计一个自动化质量评测方案，你会考虑哪些维度和步骤？
• 你为什么对这个数据评测实习岗位感兴趣？你的优势是什么？