资深大模型算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路径：深耕大模型算法，成为端侧AI领域的技术权威
• 管理路径：积累项目经验后，可转向技术管理，领导算法团队
• 跨领域发展：结合业务场景，拓展到产品策略或创新研究方向
• 主导端侧大模型在图像与视频理解方向的算法研究与技术攻关，优化精度、时延和功耗
• 跟踪多模态预训练、强化学习等前沿技术，并转化为可落地的解决方案
• 参与构建端侧多模态基座大模型，覆盖数据、训练、评测和压缩全链路
• 与产品、工程团队协作，推动算法从原型到上线，以数据驱动提升业务指标
• 深入理解多模态大模型技术原理与演进，熟悉开源模型实现与优化
• 掌握图像与视频理解算法，如视觉编码、跨模态对齐、时序建模
• 扎实的数学功底和强大的工程实现能力，能独立解决问题
• 良好的沟通协作能力，适应快节奏迭代环境

申请策略

• 研究vivo在AI领域的业务方向，如移动影像、智能助手，针对性准备面试案例
• 准备算法设计白板题或代码测试，展示工程实现能力
• 突出大模型或多模态相关项目经验，展示从数据到部署的完整实践
• 强调图像/视频理解算法的具体贡献，如优化模型精度或效率
• 体现端侧部署经验，如模型压缩、时延优化等技能
• 列举跨团队协作案例，证明沟通与交付能力
• 深入学习端侧模型压缩与部署技术，如量化、蒸馏
• 跟进多模态大模型最新论文，如视觉-语言模型进展

面试指南

• 使用STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，结合具体项目经验
• 技术问题可先阐述原理，再举例说明实践中的优化手段
• 协作问题突出沟通流程、问题解决方式和最终业务指标提升
• 请描述你在大模型项目中如何优化模型精度与时延的平衡？
• 如何将多模态大模型技术应用于图像/视频理解场景？
• 你在项目中如何处理数据构建与训练策略的挑战？
• 请分享一个与产品/工程团队协作推动算法落地的案例
• 复习多模态大模型经典论文，如CLIP、Flamingo，并思考端侧应用