【LongCat大模型人才校招】基座评测与认知分析-多模态与前沿交互研究

优缺点分析

角色解读

• 成为多模态评测专家，主导行业标准制定，晋升为高级研究员
• 向模型研发方向深入，参与核心基座模型设计，成为算法负责人
• 积累行业影响力，可能发展为技术Leader或创业方向的核心成员
• 研究多模态大模型的能力评测方法，设计自动化基准测试，如UNOBench、EvalTalker等
• 分析模型在Agent、统一化、交互等方向的关键能力短板，提供迭代建议
• 探索前沿多模态技术（如音视频生成、世界模型）并度量其性能
• 扎实的深度学习基础，熟悉Transformer、多模态模型架构
• 熟练使用Python和至少一种深度学习框架（PyTorch等），具备良好工程能力
• 有相关研究经验（多模态、具身智能、大模型评测等），能阅读并复现论文

申请策略

• 在简历和面试中展现对评测和模型能力分析的兴趣，而不仅是模型训练
• 关注美团技术博客和开源项目，了解团队工作，可在面试中体现
• 突出多模态或大模型相关研究经历，包括论文、开源项目、比赛
• 展示工程能力：熟练的编程语言、框架使用、项目代码质量
• 强调评测或基准相关工作，如设计过评估指标或数据集
• 提前了解多模态前沿论文（如LLaVA、Qwen-VL等），熟悉常见评测方法
• 练习代码能力，可尝试复现一篇多模态论文的实验

面试指南

• STAR法则：情境-任务-行动-结果，结构化说明项目经历
• 从问题定义、方法设计、实验验证、结论总结的思路回答开放性问题
• 展示批判性思考：先分析问题本质，再提出多个方案并比较
• 请简述多模态大模型常见的评测维度及你熟悉的基准
• 你如何设计一个评估多模态Agent能力的自动化测试？
• 介绍你参与过的多模态或大模型项目，你负责了哪些部分？
• 比较不同多模态架构（如融合、编解码）的优缺点
• 如果发现模型在某项能力上表现差，你会如何定位原因？