大模型数据算法实习生-视频&声音

优缺点分析

角色解读

• 深入理解生成模型的数据需求，可向算法研究员或数据科学家方向发展
• 积累数据构建与管理经验，未来可转向AI产品经理或技术运营岗位
• 在跨团队协作中提升综合能力，为进入AI行业奠定基础
• 制定视频和音频数据的高质量标准，涵盖审美品质、内容多样性和技术参数
• 在全球视频/音乐平台和开源数据集中搜寻并获取符合标准的数据
• 对视频数据进行标签化、排序或质量评估，构建精准的训练指令
• 与算法研究员紧密协作，理解数据需求并反馈质量问题
• 对视频和音频内容有良好的审美感知和判断力，能清晰阐述高质量标准
• 熟悉国内外视频/声音模型产品，具备个人创作经验更佳
• 基本的计算机基础，数据获取与处理能力
• 良好的沟通协作能力和责任心

申请策略

• 在求职信中表达对生成模型和数据质量的热情，并附上个人作品链接
• 了解稀宇科技的产品和技术方向，展示对公司的认同
• 突出个人视频/音频创作经验（如Vlog、短片），附上作品集
• 强调对视频/音频模型的了解和使用经历
• 展示数据相关项目或课程中的数据处理、标注能力
• 体现审美判断力，可举例说明对高质量内容的认知
• 学习基本的数据处理工具（如Python、SQL）和标注工具
• 深入研究主流视频/音频生成模型（如Sora、Stable Audio等）

面试指南

• 对于审美类问题，采用“标准+例子”结构，先说明自己的判断维度（如清晰度、内容创意、多样性等），再举具体作品
• 对于技术问题，采用“目标+方法+结果”框架，清晰阐述数据筛选流程和考虑因素
• 对于协作问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）
• 你如何判断一段视频或音频的质量？请举例说明
• 介绍你使用过的视频/音频模型产品，并比较它们的优缺点
• 如果你需要为训练数据集筛选1000个高质量视频，你会如何制定标准？
• 描述一次你与团队协作解决数据质量问题的经历
• 你有哪些个人创作作品？在创作过程中如何考虑质量？