多模态大模型算法工程师-杭州

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师起步，逐步成长为多模态大模型领域的专家，主导核心模型研发
• 可向技术管理方向发展，带领团队探索具身智能等前沿方向
• 有机会参与公司核心AI产品从0到1的构建，积累宝贵的业务落地经验
• 研究并开发具身智能领域的多模态大模型、世界模型和生成式模型，探索前沿AI技术
• 参与大规模多模态模型的训练与优化，包括数据建设、指令微调、RLHF等环节
• 探索端到端VLA模型、视觉COT与Agent等新型模型架构，推动技术落地
• 与团队合作，将研究成果转化为新产品或新功能，推动AI技术在实际场景中的应用
• 扎实的机器学习理论基础，熟悉CV、NLP、RL等领域的核心算法
• 优秀的编程能力，熟练掌握Python或C/C++，具备大型项目开发经验
• 对多模态大模型、生成式模型有深入研究和实践经验
• 具备独立分析和解决问题的能力，能深入解决大模型训练和应用中的挑战

申请策略

• 在投递时，可以附上你的GitHub链接或项目主页，展示你的技术实力
• 了解安克创新的业务方向，特别是其在AI和智能硬件领域的布局，在面试中展现你的兴趣和思考
• 突出在计算机视觉、多模态大模型等领域的深入研究经历，包括具体项目、方法和成果
• 重点展示发表的顶级会议或期刊论文，以及ACM/ICPC等竞赛获奖经历
• 详细描述在数据建设、模型训练、RLHF等环节的实践经验，体现解决复杂问题的能力
• 强调编程能力，展示使用Python/C++完成的大型项目或开源贡献
• 系统复习机器学习、深度学习基础，特别是Transformer架构、多模态对齐等核心知识
• 动手实践一个多模态或大模型相关的项目，如微调一个开源VLM模型，并记录实验过程

面试指南

• 回答技术问题时，可以采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），清晰阐述问题背景、你的思路、具体行动和最终效果
• 对于前沿技术理解题，可以先阐述基本概念，再结合自己的理解分析其优缺点和挑战，最后提出自己的见解或改进方向
• 遇到不熟悉的问题，可以坦诚说明，并尝试从基础原理出发进行逻辑推导，展示你的思考过程
• 请详细介绍一下你在多模态大模型或计算机视觉领域的研究项目
• 如何解决大模型训练中的显存不足或训练不稳定的问题？
• 谈谈你对世界模型或VLA模型的理解，以及它们面临的挑战
• 你如何设计一个数据合成方案来提升模型在特定任务上的表现？
• 请描述一次你独立解决一个复杂技术问题的经历