【B-UP】多模态大模型工程师（音频方向）（校招）

优缺点分析

角色解读

• 在音频AI领域深耕，可以成长为在该细分方向具有影响力的技术专家或架构师
• 随着能力提升，可以横向拓展至全模态大模型研发，或纵向深入某项具体技术（如语音合成）的专家
• 在积累足够项目经验和团队影响力后，有机会转向技术管理岗位，带领团队攻克技术难题
• 负责音频大模型从预训练、监督微调到强化学习对齐的全流程研发，提升模型的核心能力
• 将传统的语音算法（如ASR、TTS）与大模型进行融合，迭代升级音频技术基础设施
• 负责音频数据的全链路处理，从采集、清洗到质检，构建高质量的数据集驱动模型进化
• 跟踪音视频及全模态大模型的前沿动态，进行技术调研并推动团队算法创新
• 掌握PyTorch、DeepSpeed、Megatron等主流大模型训练框架的使用，理解分布式训练工程实践
• 理解大模型训练范式（如SFT、RLHF），并熟悉Diffusion、Flow Matching等生成模型的核心原理
• 具备优秀的编程能力和快速交付能力，能够将算法想法高效地工程化实现
• 拥有扎实的逻辑思维和问题拆解能力，能够独立探索并解决复杂算法难题

申请策略

• 深入研究B站在音频、视频处理及AI应用方面的技术博客和开源项目，在面试中展现你对公司技术方向的理解
• 针对“数据构建与迭代”这一职责，可以思考如何设计一个高质量的语音数据集，并在面试中阐述你的思路
• 重点突出与大模型、深度学习、语音处理相关的项目经历或研究成果，最好能有开源项目或论文发表
• 清晰展示对至少一种大模型训练框架（如PyTorch、DeepSpeed）的实践经验，以及相关的编程能力证明
• 强调解决复杂技术问题的经历，体现逻辑思维和独立攻克难点的能力
• 系统复习强化学习（尤其是RLHF）和生成模型（如Diffusion）的理论知识，为可能的技术面试做准备
• 尝试使用DeepSpeed或Megatron-LM等框架复现或微调一个预训练模型，积累实战经验

面试指南

• 回答项目问题时，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出你的个人贡献、技术决策和最终成效
• 回答原理问题时，先给出清晰的核心定义，再阐述关键组件或流程，最后可以结合具体应用场景（如语音）进行说明
• 回答开放性问题（如趋势）时，可以结合具体技术点（如音频编码、跨模态对齐）阐述自己的理解和设想，展现技术视野和思考深度
• 请介绍一个你过去参与过的最复杂的深度学习/大模型项目，你在其中负责什么？遇到了哪些技术挑战？是如何解决的？
• 请解释一下Transformer中的自注意力机制，并比较它在BERT（理解）和GPT（生成）中应用方式的不同
• 什么是RLHF？请简述其训练流程
• 如果让你负责一个语音大模型的RL对齐，你会设计怎样的奖励模型和训练策略？
• 在训练一个大规模语音模型时，可能会遇到哪些工程挑战（如显存、通信瓶颈）？你会如何使用DeepSpeed来优化？