多模态大模型算法工程师-北京

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，负责核心模型的设计与研发
• 可向技术管理方向发展，带领团队开展前沿技术研究，推动技术产品化落地
• 在具身智能、AIGC等新兴领域深耕，成为行业内的技术领军人物
• 研究具身智能领域的多模态大模型、世界模型、生成式模型等前沿技术，探索大规模多模态理解与生成模型
• 负责数据建设、指令微调、偏好对齐、RLHF、模型优化等工作，提升模型推理、规划能力
• 参与端到端VLA模型、视觉COT与Agent等模型的研发，推动多模态交互技术在现实世界的应用落地
• 扎实的机器学习和深度学习基础，熟悉多模态大模型架构和主流模型
• 熟练掌握Python和PyTorch等深度学习框架，具备模型训练和调优能力
• 了解RLHF、指令微调、数据合成等大模型优化技术，具备良好的英文文献阅读能力

申请策略

• 关注安克创新在具身智能、智能制造领域的业务布局，在面试中展现对公司的了解
• 准备一个完整的技术项目案例，展示从问题定义到解决方案的完整思路
• 突出多模态、大模型、具身智能等相关项目经验，展示技术深度
• 强调Python、PyTorch等技能，以及预训练、微调、RLHF等实践经验
• 如有顶会论文或竞赛获奖，务必突出展示，体现研究能力
• 提前学习多模态大模型、VLA、世界模型等前沿技术，了解最新研究进展
• 动手实践大模型微调、RLHF等流程，积累实际项目经验

面试指南

• 项目介绍采用STAR法则，突出技术难点、解决方案和成果
• 技术问题先阐述基本原理，再结合实践案例说明，展示深度理解
• 对前沿技术问题，展现对行业趋势的理解和独立思考，不必拘泥于标准答案
• 请介绍你参与过的多模态或大模型相关项目，具体负责哪些部分？
• 你对RLHF和指令微调的理解是什么？如何设计一个高效的训练流程？
• 如何看待多模态大模型在具身智能领域的应用前景？
• 如何评估一个多模态大模型的性能？你会设计哪些评测指标？
• 面对大规模模型训练中的算力瓶颈，你有什么优化思路？