AI院--多模态团队--多模态生成算法研究员

优缺点分析

角色解读

• 技术深度上，可以从算法研究员成长为领域专家，主导更复杂的生成模型研发项目，或在特定子方向（如视频生成、3D生成）建立技术壁垒
• 职业广度上，有机会向技术管理（如团队负责人）或技术产品化方向拓展，将前沿研究成果转化为实际可用的产品或解决方案
• 行业影响力上，通过在顶级会议发表论文、参与开源项目，可以建立个人在AI生成领域的声誉和影响力
• 你将负责图像和视频生成模型的训练全流程，包括模型架构设计、数据准备、训练策略优化和性能调优
• 你需要对生成模型的数据进行优化，例如构建高质量的训练数据集、设计数据增强策略，以提升模型的生成质量和泛化能力
• 你将参与团队前沿生成模型（如GLM-Image, CogVideo）的研发与迭代，探索新的模型架构（如自回归+扩散混合架构）和训练方法（如课程采样强化学习）
• 需要深入掌握多模态生成算法，熟悉扩散模型、自回归模型等主流生成技术，并具备扎实的深度学习理论基础
• 必须熟练使用PyTorch、transformers、megatron等主流深度学习框架，具备模型训练、调试和优化的实战能力
• 最好具备多模态大模型或视频理解相关的项目经验，能够处理复杂的多模态数据并理解其内在关联
• 加分项包括在顶级AI会议（如NeurIPS, ICLR）发表论文的经验，以及熟悉多机多卡并行训练框架

申请策略

• 深入了解智谱已发布的GLM系列多模态模型（如GLM-4.5V, GLM-Image）的技术特点和性能，在申请中体现你对公司技术的关注
• 关注团队的研究方向和最新动态，思考你的技能和研究兴趣如何与团队目标相结合，并在沟通中清晰表达
• 重点突出与多模态生成、图像/视频理解相关的项目经历，详细描述你在其中承担的角色、使用的技术栈和取得的量化成果
• 清晰列出你掌握的深度学习框架（PyTorch, transformers等）和并行训练经验，并附上相关的GitHub项目链接或技术博客
• 如果在CCF-A类或国际顶级会议（ACL, NeurIPS等）发表过论文，务必在简历中显著位置列出论文标题、会议和你的贡献
• 强调你的学术背景（985高校相关专业）和任何与多模态大模型相关的实习或研究经历
• 如果缺乏多机多卡训练经验，可以提前学习Megatron-LM、DeepSpeed等并行训练框架的原理和使用方法
• 加强对最新多模态生成论文（如Stable Diffusion 3, Sora技术报告）的研读，理解其核心思想和技术细节

面试指南

• 对于项目经历类问题，建议采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，重点突出你的技术决策、动手能力和问题解决过程
• 对于技术原理类问题，应先清晰阐述基本概念，再结合具体模型或论文案例进行深入分析，最后可以联系实际应用或潜在挑战
• 对于工程实践类问题，应展示你系统化的排查思路（如数据、模型、训练配置）、常用的调试工具和方法，以及从失败中学习的经验
• 请详细介绍你过去参与的一个多模态生成或理解项目，包括技术难点和你的解决方案
• 你如何理解扩散模型和自回归模型在图像生成中的优劣？GLM-Image采用的混合架构有什么优势？
• 如果训练一个大型视频生成模型时出现模式崩溃或训练不稳定，你会如何排查和解决？
• 请谈谈你对多模态大模型（如GLM-4.5V的MoE架构）中某个技术细节的理解
• 你是否有使用megatron或类似框架进行多机多卡训练的经验？遇到过什么挑战？