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校招微信-电商多模态大模型研究
广州 · 校招 · 2027 届 · 博士
长期有效
任职要求
- 1、包含但不限于计算机、信息工程、模式识别、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、统计学、应用数学、物理学/量子计算、信息安全、信号与信息处理等相关专业的优秀硕士和博士；
- 2、在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、 ICLR等顶会发表一作论文
- 3、有丰富的大模型方向项目或实习经验
- 此课题同时招聘应届实习生和低年级实习生。
岗位描述
【岗位职责】
课题背景：
微信电商业务快速发展，对商品多模态内容的理解需求爆发式增长。商品是一个高度结构化的数据，这种数据分布跟常规图文相差很大，因此，我们需要一个懂电商、懂业务的垂域多模态大模型。
课题挑战：
- 1、商品有多图、长图、视频等复杂的数据结构，有行业标准、同款比对等专业知识和特有任务
- 2、业务对电商理解能力有很高要求，要做到业界SOTA，显著超出开源大模型
- 3、大规模的多模态预训练和后训练，如何提升电商垂类效果的同时，保持通用能力基本不降低
具体工作：
你将参与到电商多模态大模型的核心技术研发中，包括全流程训练方法优化、数据清洗与预训练、自动化评估体系构建、端到端电商Agent框架设计等工作。
【任职要求】
- 1、包含但不限于计算机、信息工程、模式识别、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、统计学、应用数学、物理学/量子计算、信息安全、信号与信息处理等相关专业的优秀硕士和博士；
- 2、在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、 ICLR等顶会发表一作论文
- 3、有丰富的大模型方向项目或实习经验
【加分项】
此课题同时招聘应届实习生和低年级实习生。
【技术方向】
多模态、视觉、语音
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该岗位可能会问的问题
基于 算法 岗位的常见面试问题整理
请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）
查看答题思路
1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖
你做过的最有深度的算法/模型项目是什么
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1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）
过拟合是什么？怎么判断和解决
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1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度
解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别
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1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam
给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题
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1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整
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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。