平台数据挖掘策略算法工程师（可灵 AI 专项）

优缺点分析

角色解读

• 从数据挖掘与策略算法工程师起步，逐步成长为AI算法专家或技术负责人
• 深入多模态与大模型方向，有机会参与顶会论文发表，成为领域专家
• 横向可转向推荐系统、计算机视觉、自然语言处理等相邻领域，拓宽技术广度
• 盘点可灵平台海量内容与用户数据，挖掘热点趋势并制定数据策略
• 参与大规模机器学习、深度学习技术研发，重点推进多模态与大模型 SFT 算法
• 搭建并优化策略算法系统，处理高并发、高时效的用户数据，提升算法性能与稳定性
• 与产品、运营团队协作，优化社区生态，改善用户内容生产、消费及社交体验
• 扎实的编程能力，精通 Python、C++、Java 等至少一门语言，数据结构与算法基础过硬
• 深刻理解机器学习、深度学习主流算法，具备统计学功底和数据分析能力
• 有多模态、大模型 SFT 等前沿领域经验者优先，有高水平论文可加分
• 出色的沟通与逻辑表达能力，团队协作意识强，能承受压力并保持目标导向

申请策略

• 深入了解快手可灵AI的业务场景和社区生态，在面试中展示对视频内容理解与用户行为的思考
• 提前准备1-2个完整的算法项目讲解，包括问题定义、方案设计、实验结果，突出你的逻辑与创新
• 突出编程竞赛、开源项目或GitHub贡献，展示编码能力和算法功底
• 重点写明机器学习、深度学习相关项目经验，尤其是多模态、大模型或推荐系统方向
• 如有顶会论文（SIGKDD、NeurIPS等）请显要列出，并说明个人贡献
• 强调数据分析和统计学背景，附上相关实验设计或AB测试案例
• 系统复习大模型SFT、多模态对齐等技术，尝试复现经典论文
• 补充流处理与高并发系统知识（如Spark、Flink、Kafka），提升工程能力

面试指南

• 对于项目类问题，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），突出个人贡献与技术难点
• 对于系统设计类问题，先分析需求（数据量、延迟、一致性），再选技术栈，最后给出架构与优化点
• 对于算法理论问题，从基础概念出发，结合实际应用案例，展示深度理解与最新进展
• 请介绍一个你参与过的机器学习项目，包括数据预处理、模型选择、评估指标
• 如何处理海量用户数据中的热点趋势挖掘？请说说你的技术方案
• 你对大模型SFT的理解？如何设计训练数据与策略？
• 在高并发场景下，如何保证算法系统的实时性与稳定性？
• 请解释多模态模型中的对齐问题，并举例说明解决方案