【集团研发】算法研发研究员（多模态大模型）（北京）(J53446)

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：在特定算法领域持续深耕，成为公司内该方向的技术权威或首席科学家
• 技术管理路线：在带领小团队完成研究项目后，可逐步转向技术管理岗位
• 行业应用路线：将研究成果深度应用于公司的产品（如显示技术、智能物联），推动技术商业化落地
• 从事多模态大模型等人工智能领域的核心算法研究，探索技术前沿
• 设计并实现深度学习、机器学习模型，解决具体技术难题
• 撰写高质量的学术论文，将研究成果转化为专利或内部技术报告
• 与团队协作，将研究成果与公司显示、物联网等业务场景结合
• 具备扎实的机器学习和深度学习理论基础，有相关研究经验
• 熟悉多模态大模型的技术原理和发展动态，并有实际研究背景
• 熟练掌握Python编程及主流深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow），了解分布式训练和Docker等工具
• 拥有优秀的学术研究能力，有在顶级会议或期刊上发表论文的经验

申请策略

• 深入了解京东方在显示技术、人工智能、物联网等领域的布局和未来战略，思考自己的研究如何与之契合
• 可以尝试联系目标团队的师兄师姐或员工，了解团队具体的研究方向和文化
• 重点展示在多模态、大模型或相关AI领域的具体研究成果和论文，清晰说明个人贡献
• 详细列出熟练掌握的技术栈，特别是深度学习框架、分布式训练等实践技能
• 强调解决复杂技术问题的自主钻研能力和逻辑思维能力，可举例说明
• 系统梳理并更新多模态大模型领域的最新技术（如LLaVA, GPT-4V等架构和训练方法）
• 如果工程实践经验不足，可尝试复现知名论文的代码，或参与开源项目，熟悉从研究到代码落地的全流程

面试指南

• 对于研究经历问题：采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出个人在项目中的核心贡献、技术难点和最终成果（论文、专利等）
• 对于价值匹配问题：结合公司业务（如AI+显示、AIoT）和岗位要求，将自身研究能力与公司可能的应用场景联系起来，展现商业思维
• 对于技术深度问题：清晰阐述思路，体现逻辑性，即使遇到难题也要展示解决问题的思考过程和学习能力
• 请详细介绍你过去在多模态大模型或相关领域的研究经历和主要成果
• 你为什么选择京东方做算法研究？你认为你的研究能为公司的业务带来什么价值？
• 请解释一下你论文中的某个核心算法或模型设计思路，以及你遇到的挑战和如何解决的
• 如果让你负责一个新的多模态大模型研究课题，你会如何规划研究路线和评估指标？
• 你对博士毕业后的职业规划是怎样的？希望在3-5年内达到什么目标？