多模态理解算法工程师-【可灵AI】

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕多模态理解与生成领域，成为行业顶尖算法人才
• 技术管理路线：成长为团队Tech Lead或Manager，带领项目落地
• 横向扩展：向视频生成全链路或AI产品方向拓展，积累全局视野
• 负责视频Caption和参考生成，精准描述视频内容，弥合文本与视频模态差异
• 承担Agentic Prompt Engineering，通过指令改写优化视频生成效果
• 构建Reward Model，客观评价生成视频的质量，辅助模型训练与版本选择
• 训练多模态理解基座模型，支撑可灵AI全链路数据与算法任务
• 深入理解多模态学习、视频理解与生成技术
• 熟练使用深度学习框架（如PyTorch）和Python编程
• 具备自主开发能力，能运用Agent工具提升开发效率
• 良好的业务导向思维和团队协作沟通能力

申请策略

• 深入了解可灵AI的产品和技术方向，在简历和面试中体现对业务价值的理解
• 准备1-2个完整的技术项目案例，能清晰讲述问题、方案、效果
• 突出多模态理解或生成相关项目经验，尤其是视频方向
• 展示顶会论文、竞赛获奖或开源贡献，证明研究能力
• 强调业务落地案例，如模型效果提升或产品应用
• 展现Agent使用经验或工程化能力
• 补充多模态预训练、Video Caption、强化学习等相关知识
• 熟悉主流视频生成模型（如Stable Video Diffusion、Sora等）

面试指南

• STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)
• 对比分析：在方案设计中，对比不同方法的优劣，展示技术判断力
• 业务导向：强调技术选型对业务效果的影响，展现价值思维
• 请介绍一个你参与的多模态理解或生成项目，遇到了哪些挑战？
• 如何设计一个视频Caption模型？评价指标有哪些？
• 如何用户指令改写以提升视频生成效果？请举例说明
• Reward Model如何训练？如何避免reward hacking？
• 如何看待多模态理解与生成的一体化？