端侧多模态大模型算法专家

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：从端侧算法专家晋升为首席科学家或技术总监，主导公司AI技术战略
• 业务方向：深入产品落地，成为AI产品化负责人，推动技术商业化
• 学术方向：持续发表顶会论文，建立行业影响力，成为领域权威
• 负责端侧多模态大模型在图像与视频理解方向的算法研究与技术攻关，解决模型在移动设备上的高效部署问题
• 深入研究多模态预训练、微调、强化学习等前沿技术，结合vivo业务场景研发原创算法
• 与工程团队紧密协作，将算法落地到手机等终端产品中，提升用户体验
• 扎实的多模态大模型理论基础，熟悉模型结构、预训练、微调等全流程
• 精通计算机视觉和NLP核心算法，有图像/视频理解项目经验
• 优秀的数学功底和独立解决复杂问题的能力，能进行算法创新

申请策略

• 关注vivo在AI领域的公开演讲和技术博客，了解其技术方向
• 准备一个端侧多模态落地的技术方案，体现创新性和可行性
• 突出多模态大模型项目经验，尤其是端侧部署或轻量化模型经历
• 强调在计算机视觉、NLP领域的论文或开源贡献
• 展示独立解决复杂问题的案例，如模型加速、精度提升等
• 补充端侧模型压缩技术，如量化、剪枝、蒸馏等
• 熟悉主流多模态框架（如LLaVA、Qwen-VL）的实现细节
• 强化数学基础，特别是概率论、优化理论

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出技术细节和量化效果
• 问题分解法：先阐述核心原理，再结合实际场景给出方案，最后总结权衡
• 对比分析法：比较不同方法的优劣，展示对技术深度的理解
• 如何设计一个端侧多模态模型，使其在保持精度的同时满足实时性要求？
• 介绍你参与过的一个多模态大模型项目，其中遇到了哪些挑战，如何解决？
• 多模态预训练中常用的损失函数有哪些？各自的优缺点？
• 如何评估一个端侧模型的好坏？请列举关键指标
• 在模型压缩（量化、剪枝）方面，你有哪些实践经验？