多模态理解（数据/算法）研究员

优缺点分析

角色解读

• 在多模态基座模型方向上深耕，成为视觉-语言领域的专家
• 横向拓展到多模态 Agent、具身智能等前沿应用场景
• 有机会晋升为技术负责人，带领团队进行多模态体系的整体设计与迭代
• 负责多模态基座模型的迭代，包括视觉编码器和 VLM 的结构、训练策略和评测
• 构建多模态数据体系，包括数据采集、清洗、筛选和数据合成
• 针对通用问答、文档解析、多模态推理等场景进行模型训练和调优
• 推动多模态 Agent 场景（如 GUI、办公、搜索）的核心能力建设和评测
• 深入理解视觉编码器（如 CLIP、SigLIP）和主流多模态模型架构
• 具备大规模多模态预训练或后训练（SFT/RL/OPD）实战经验
• 极强的数据直觉和工程代码能力，能处理大规模图文/视频数据
• 熟悉多模态评测体系建设，能独立设计人工或自动评测流程

申请策略

• 在申请信中表达对多模态领域本质问题的理解，以及拒绝刷榜追求真实提升的价值观
• 关注深度求索的技术方向（如 AGI、多模态），准备相关问题展示你的思考深度
• 突出多模态相关项目经验，尤其是视觉编码器或 VLM 的实战经历
• 展示数据清洗、数据合成方面的工程成果，提供具体案例和代码链接
• 如有论文或开源贡献，重点说明创新点和影响力
• 强调对模型真实能力的追求，避免空洞的指标堆砌
• 复习 CLIP、SigLIP 等视觉编码器的细节，并了解最新变体
• 熟悉大规模分布式训练框架（如 DeepSpeed、Megatron）和多模态训练流程

面试指南

• 先阐述理论基础，再结合个人项目经验说明具体做法和效果
• 遇到复杂问题（如模型评估），从维度定义、数据收集、指标选择、结果分析层层推进
• 展示批判性思维，不回避挑战，提出可能的改进方向
• 请解释 CLIP 的训练目标和对比学习原理，如何改进视觉编码器？
• 描述一次多模态数据清洗的经历，你如何平衡数据质量和数量？
• 在 SFT 和 RL 中，多模态训练有哪些独特挑战？
• 如何评估一个多模态模型在实际场景中的表现？请设计一个评测方案
• 你对多模态 Agent 的未来方向怎么看？GIU 和办公场景哪些技术难点？