多模态大模型后训练算法专家（Keye）-【可灵AI专项】

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深入多模态对齐、智能体、模型效率等核心方向，成为公司乃至行业在该领域的技术权威
• 技术管理路线：基于出色的技术影响力，领导更大型的技术团队或专项（如可灵AI的某个核心模块），负责整体技术规划和人才培养
• 架构师/科学家路线：前瞻性地探索下一代模型架构、训练范式或AI应用范式，引领公司技术方向
• 构建和优化面向复杂多模态场景（如视频理解）的高质量训练数据集，确保数据能有效提升模型的推理和泛化能力
• 研究和实施最新的大模型后训练与对齐技术（如RLHF、DPO），使模型更好地理解并执行复杂指令和任务
• 推动多模态智能体（Agent）在代码生成、工具调用、复杂问题分析等任务上的能力，探索从感知到执行的全链路智能
• 设计和建设自动化模型迭代体系，包括数据处理、模型评估、训练流程等环节，以高效支撑模型持续进化
• 精深的多模态大模型技术栈：必须精通多模态任务设计（如视觉思维链）、核心对齐技术（RLHF/DPO/PPO等）及分布式训练框架（PyTorch/DeepSpeed/Megatron）
• 大规模模型后训练与数据工程经验：需要有从SFT数据构建、RM训练到对齐优化的全流程主导经验，并擅长处理海量多模态数据
• 系统化工程与业务落地能力：能将前沿技术转化为可落地的解决方案，具备跨团队协作能力，推动标准化服务交付
• 对AI Agent与商业化应用的深刻理解：热衷于探索Agent能力，并具备将技术转化为可量化业务目标的能力

申请策略

• 深入研究生成式AI在视频内容创作、理解等领域的应用趋势，思考多模态大模型可能带来的变革
• 准备阐述一个你认为最具挑战性的多模态模型训练或对齐问题，以及你的解决思路和方案
• 详细描述主导过的千亿级大模型后训练项目，明确说明在SFT、RM、RLHF/DPO等环节的具体贡献和成果（如模型效果提升指标）
• 突出在多模态数据治理方面的经验，如构建大规模图文/视频数据集、设计数据质量评估工具或流程
• 列举熟练掌握的技术栈，特别是PyTorch、DeepSpeed/Megatron、RLHF/DPO等，并说明在实际项目中的应用深度
• 如有Agent相关项目或对商业化应用的思考，可单独列出，展示技术视野和业务敏感度
• 深入研究最新的多模态后训练技术论文（如GRPO、DAPO等），并尝试在开源模型上进行复现实验，加深理解
• 学习和实践大模型Agent的框架和范式，如基于LLM的工具调用、思维链规划等，积累相关项目经验

面试指南

• STAR-L法则：描述项目背景(Situation)、任务(Task)、你采取的行动(Action)，重点阐述你的思考过程和方法论，最后展示结果(Result)和学到的经验(Learning)
• 结构化思考：面对技术问题，先明确目标和约束条件，再分解问题，提出多种解决方案并分析比较，最后阐述选择和实现的细节
• 结合业务场景：始终将技术方案与实际业务需求（如视频理解、任务执行）联系起来，说明技术如何为业务创造价值
• 请介绍一个你主导的完整大模型后训练项目，从数据构建到模型对齐，你是如何设计和把控关键环节的？
• 在多模态场景下，相比纯文本的RLHF，有哪些特殊的挑战？你通常如何设计Reward Model来评估多模态输出的质量？
• 如何评估和提升模型在复杂任务（如需要调用工具进行推理）中的Agent能力？有哪些关键的设计原则？
• 面对海量的多模态训练数据，你是如何设计自动化流水线来保证数据质量并持续优化的？
• 你认为当前多模态大模型后训练技术的主要瓶颈是什么？有哪些可能的突破方向？