国际事业群IBG-算法实习生（14）

优缺点分析

角色解读

• 实习后可转正为算法工程师，从事AIGC检测或视觉大模型相关研发工作
• 积累计算机视觉和大模型经验，未来可向AI算法专家或研究科学家方向发展
• 在滴滴这样的平台，有机会参与国际化项目，拓展跨领域技术应用能力
• 负责AIGC检测模型的数据生产，包括跟踪和部署最新模型以生成挑战性样本
• 研究并实践AIGC检测算法，目标是建立可泛化的检测模型
• 探索VLM视觉大模型在翻拍检测中的应用，并通过SFT和RL等方法持续优化
• 熟悉计算机视觉常见模型和VLM（视觉语言模型），掌握大模型数据制作、SFT或强化学习相关知识
• 具备Python编程能力，熟悉llamafactory、ms-swift等框架，有Vibe Coding实践经验
• 对人脸相关算法有实践经验者优先，需要跟踪前沿AIGC检测技术

申请策略

• 关注滴滴出行的招聘动态和国际事业群IBG的业务方向，了解AI在出行安全中的应用
• 准备一份展示算法实践能力的portfolio，如GitHub项目或研究报告，以增强申请竞争力
• 突出计算机视觉和VLM相关课程或项目经验，展示对AIGC检测的了解
• 强调Python编程能力，特别是使用llamafactory、ms-swift等框架的实践经验
• 列出人脸相关算法项目或竞赛经历，如果有的话
• 体现学习能力和对前沿技术的关注，如论文阅读或开源贡献
• 深入学习AIGC检测算法和VLM模型，阅读相关论文并动手实践
• 提升SFT和强化学习在视觉任务中的应用技能，通过在线课程或实战项目加强

面试指南

• 对于技术问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答，突出个人贡献和学习成果
• 结合具体项目或论文，说明对AIGC检测、VLM等技术的理解深度，并强调动手实践能力
• 展示对滴滴业务和技术的了解，将个人兴趣与岗位职责结合，体现动机匹配
• 请解释AIGC检测的基本原理，以及你如何为该模型生产数据？
• 描述一个你使用VLM或计算机视觉模型解决实际问题的项目经验
• 什么是SFT和RL？如何在视觉任务中应用这些方法？
• 你对人脸相关算法有哪些实践经验？
• 你为什么对滴滴的算法实习岗位感兴趣？