算法工程师-多模态理解

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师成长为高级算法专家，深入视频理解与生成领域
• 可向技术管理方向（算法团队负责人）或架构师方向发展
• 也可横向拓展到其他AI方向，如搜索推荐、内容理解等
• 负责大语言模型与多模态大模型的训练与优化，包括监督微调、偏好对齐等
• 基于前沿技术，在视频检索、内容创作、搜索推荐等场景落地并提升业务指标
• 跟踪学术前沿，探索实验创新算法，实现技术突破
• 扎实的多模态理解、NLP或CV算法基础，有相关项目研究经验
• 熟悉大语言模型、深度学习框架及训练加速技术
• 具备创新思维，能够将新技术应用于视频智能生产

申请策略

• 了解优酷视频业务和当前的技术痛点在面试中提现业务理解
• 准备一个与视频智能生产相关的技术方案，展示创新能力
• 突出在多模态、NLP或CV领域的项目经验和成果
• 如果有大模型训练或微调经验，详细描述使用的框架、数据和效果
• 列举发表的论文或开源贡献，尤其是相关国际会议论文
• 补强大模型训练框架（如DeepSpeed、Megatron）和加速技术
• 熟悉视频理解相关的算法，如VideoMAE、TimeSformer等
• 了解文娱领域知识，如视频分类、标签体系等

面试指南

• STAR法则：描述项目背景、任务、行动和结果
• 从问题定义、技术选型、模型训练、效果评估四个维度展开
• 结合学术界进展和工业界挑战，提出可行方案
• 请详细讲解你在大模型训练中如何做监督微调和偏好对齐
• 如何将多模态模型应用于视频检索？请给出技术方案
• 对于长视频理解，你有哪些创新思路？
• 你如何跟踪前沿论文并快速应用到工作中？
• 复习大模型基础，包括Transformer、LLaMA、GPT等架构