大模型数据基建工程师（媒体处理方向） -【可灵AI专项】

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为音视频处理与AI数据工程领域的专家，负责更复杂的数据基础设施架构设计
• 横向拓展：深入参与模型训练策略，向AI应用架构师或数据科学家方向发展
• 技术管理：带领团队负责大型数据处理平台或AI研发工具链的整体规划与落地
• 构建并优化为AI大模型服务的音视频数据处理系统，确保训练数据管线的稳定、高效
• 深入音视频编解码、封装、处理等底层技术，解决海量媒体数据处理中的性能、兼容性与质量问题
• 与算法团队紧密协作，理解模型对数据的需求，并通过技术手段定制和优化数据处理策略
• 精通C++和系统编程，具备深厚的性能优化和复杂问题解决能力
• 对音视频技术全栈（编解码、格式、框架）有扎实理解和实战经验
• 具备AI辅助开发工具的熟练使用习惯，并能快速跟进大模型等前沿领域的技术动态

申请策略

• 在简历或面试中，可以思考并表达“如何为AI模型更高效地准备视频数据”这一核心命题的理解
• 研究快手可灵AI的公开技术文章或产品，了解其技术方向和挑战，展现你的主动性和热情
• 详细描述你在C++/系统编程方面的项目经验，突出性能优化和处理复杂问题的案例
• 列举对FFmpeg等媒体框架的深度使用或定制化开发经历，展示对音视频标准的熟悉程度
• 如有使用Copilot等AI工具提升开发效率的经验，或对大模型训练数据处理的任何了解，务必重点强调
• 系统复习H.264/H.265编解码原理与FFmpeg源码，准备深入的技术问答
• 主动学习大模型训练流程中数据处理的关键环节（如数据清洗、切分、标注），理解技术需求背景
• 尝试使用AI编程工具完成一些小项目，培养“agentic”开发思维

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化描述你的项目经历，重点突出技术决策和量化成果
• 对于系统设计问题，先阐述核心目标（如高吞吐、低延迟、可扩展），再分解为模块（调度、编解码、存储），并讨论关键技术选型和容错设计
• 对于AI工具问题，结合具体实例说明如何用其加速代码编写、调试或文档理解，并强调你认同其作为效率倍增器而非替代品的理念
• 请介绍一个你过去在音视频处理中进行性能优化的项目，遇到了什么主要瓶颈？如何解决的？
• 如何设计一个能同时支持多种视频格式、高并发转码任务的数据处理管线？
• 你如何理解‘Agentic研发理念’？你在工作中如何应用AI工具来提升开发效率？
• 大模型训练需要大量高质量视频数据，你认为在数据处理环节可能面临哪些主要技术挑战？
• 如果让你负责优化视频切片算子，你会从哪些方面考虑来提升其在训练场景下的性能？