多模态 AI Infra实习生（数据工程方向）

优缺点分析

角色解读

• 作为实习生，你将直接参与核心数据基础设施的建设，积累大规模数据处理和AI Infra的实战经验，为未来成为数据工程师或AI工程师打下坚实基础
• 表现优秀者有机会转正，正式加入快手多模态基模团队，深入参与前沿技术研发，成长为团队的技术骨干
• 该岗位涉及数据、算法、工程多个领域，未来可以向数据平台架构师、AI Infra专家或算法工程师等方向发展
• 参与快手多模态基模团队的数据生产、数据管理和模型评测等全链路数据工程建设，打造业界领先的多模态数据生产引擎
• 搭建 Data-Centric 的多模态数据处理 Pipeline，开发高性能离线推理算子、多模态检索引擎等核心能力，覆盖数据的内容理解、标签分类、质量筛选等环节
• 建设数据工程与模型评测平台，构建「样本—模型—评测」全链路的数据血缘与归因体系，完善数据全生命周期管理
• 持续优化系统性能与工程效率，灵活选用和改造开源组件，建设高性能、高可用、易扩展的数据工程基础设施
• 扎实的计算机基础，熟练掌握 Python、C++、Java 中的至少一种编程语言，具备良好的编码能力和系统设计意识
• 具备良好的工程素养、自驱力和协作能力，重视代码质量、系统性能与长期可维护性
• 熟悉分布式计算或大数据处理框架（如 Ray、MPI、Flink），或熟悉向量检索与搜索引擎（如 Milvus、Elasticsearch）
• 熟悉 LLM/VLM 模型离线推理优化，或熟悉大模型训练与推理框架（如 vLLM、SGLang、PyTorch），了解大模型训练全流程者优先

申请策略

• 在申请材料中表达对 Data-Centric AI 和 AI Infra 方向的热情和理解，展现你对技术趋势的洞察
• 面试前深入了解快手的多模态技术和业务布局，思考数据工程如何更好地支撑模型迭代
• 突出与数据处理、分布式系统或AI Infra相关的项目经验，详细描述你在项目中承担的角色、使用的技术栈以及取得的成果
• 强调编程能力，展示你使用 Python、C++ 或 Java 解决复杂工程问题的能力，可以附上 GitHub 或代码仓库链接
• 如果有使用 Ray、Flink、Milvus、vLLM 等框架的经验，务必在简历中明确列出，并说明具体应用场景
• 体现对大模型训练流程的理解，如参与过数据清洗、模型微调等相关工作，可以重点描述
• 系统学习并实践分布式计算框架（如 Ray、Flink），了解其核心架构和适用场景
• 熟悉向量检索和搜索引擎的基本原理，尝试使用 Milvus 或 Elasticsearch 搭建简单的检索系统

面试指南

• 项目经验类问题：采用 STAR 法则（情境-任务-行动-结果）清晰描述项目背景、你的具体任务、采取的技术方案和最终量化成果，突出个人贡献和解决问题的能力
• 系统设计类问题：先明确需求和数据规模，然后从整体架构出发，分模块阐述设计思路，考虑性能、可扩展性、容错性等关键因素，并说明技术选型的理由
• 技术原理类问题：先给出核心概念的定义，再结合具体场景说明其应用和优缺点，最后可以谈谈你的实践经验或思考
• 请详细介绍一下你参与过的一个数据处理或分布式系统项目，你在其中承担了什么角色，遇到了哪些技术难点？
• 谈谈你对 Data-Centric AI 的理解，为什么数据质量对大模型训练至关重要？
• 如何设计一个高效的多模态数据处理 Pipeline？请从数据采集、清洗、存储、检索等环节阐述你的思路
• 你熟悉哪些分布式计算或大数据处理框架？请比较一下 Ray 和 Flink 的异同及适用场景
• 如果让你优化一个大规模向量检索系统的性能，你会从哪些方面入手？