AI应用开发实习生【多模态方向】（27届有转正机会）

优缺点分析

角色解读

• 作为实习生，可深入接触大模型在视频剪辑领域的应用，积累前沿技术实战经验
• 表现优秀者有机会转正，成为正式AI应用开发工程师，参与核心项目
• 未来可向AI算法专家、技术负责人方向发展，或转向产品、架构等方向
• 参与AI智能视频剪辑产品的大模型技术方案设计与实现，包括算法框架搭建、模型训练与评测
• 探索LLM、多模态模型在视频内容分析、智能摘要、自动成片等场景的应用，推动技术落地
• 参与智能Agent、多轮对话等交互式编辑功能的研发，提升产品自动化程度
• 持续跟踪前沿技术，结合业务场景进行验证和迭代优化
• 扎实的NLP、机器学习和深度学习基础，熟悉常见模型和算法
• 熟悉主流大语言模型（如LLaMA、ChatGPT）的原理与应用，有实际项目经验
• 熟练掌握Python或C++，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架
• 具备较强的算法实现和问题解决能力，对视频理解、多模态技术有热情

申请策略

• 了解万兴科技的产品（如喵影工厂），思考AI在视频剪辑中的应用场景
• 在面试中展示对AI技术落地的热情和思考
• 突出NLP、深度学习相关项目经历，尤其是大模型应用或微调经验
• 强调编程能力，如Python/C++，以及使用PyTorch/TensorFlow的实践
• 展示对视频理解、多模态技术的了解或相关研究
• 如有论文、竞赛或开源项目，务必列出
• 深入学习大模型原理，如Transformer、注意力机制，尝试微调开源模型
• 补充多模态、视频理解相关知识，了解CLIP、VideoMAE等模型

面试指南

• STAR法则：描述项目背景、任务、行动和结果，突出技术细节和贡献
• 技术原理+应用场景：先解释技术原理，再结合业务场景说明应用价值
• 问题解决思路：遇到问题如何分析、尝试、解决，展示逻辑思维
• 请介绍一个你使用大模型的项目，如何设计并实现？
• 如何将LLM应用于视频内容分析？请描述技术方案
• 你熟悉哪些多模态模型？它们如何工作？
• 如何评估一个AI模型的效果？
• 你如何看待大模型在视频剪辑领域的应用前景？