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校招混元多模态-全模态Reasoning Model研究
北京 · 校招 · 2027 届 · 博士
长期有效
任职要求
- 学历与专业： 来自计算机科学、人工智能、电子信息、信号处理等相关专业的博士/硕士同学，具备扎实的机器学习理论基础，有多模态方向研究经验者优先。
- 技能要求：精通 PyTorch 框架与 Python 编程；深度掌握 Transformer 架构及主流 MLLM（如 LLaVA, Qwen-Audio, Qwen-Omni） 原理；熟悉 PPO、GRPO 等强化学习算法及 DeepSpeed/Megatron 分布式训练工具。
- 软性素质： 具备较强的问题分解与独立研究能力；能在模糊问题定义上给出清晰的拆解思路和方法。
- 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：
随着多模态大模型能力持续提升，研究重点正由感知与理解逐步拓展至复杂推理。面向视觉、音频、音视频等多模态场景，构建具备长思维链推理能力的全模态 Reasoning Model，使模型能够在推理过程中持续利用多模态信息完成分析、判断与决策，已成为多模态智能的重要研究方向。
课题挑战：
本课题的主要挑战在于，如何在长思维链推理过程中保持对多模态输入的持续关注与有效利用，避免模型随推理链条加深而逐渐脱离原始视觉、音频或音视频证据，进而产生事实性偏差；同时，如何在思维链中有效引入多模态信息，构建“Think with Multimodal”的推理范式，使模型能够将跨模态感知信息与中间推理过程有机结合。
具体工作：
参与全模态长思维链推理数据构建，开展后训练数据设计，研究 Think with Multimodal 的后训练方法与流程，并完成实验评测与结果分析。
【任职要求】
学历与专业： 来自计算机科学、人工智能、电子信息、信号处理等相关专业的博士/硕士同学，具备扎实的机器学习理论基础，有多模态方向研究经验者优先。
技能要求：精通 PyTorch 框架与 Python 编程；深度掌握 Transformer 架构及主流 MLLM（如 LLaVA, Qwen-Audio, Qwen-Omni） 原理；熟悉 PPO、GRPO 等强化学习算法及 DeepSpeed/Megatron 分布式训练工具。
软性素质： 具备较强的问题分解与独立研究能力；能在模糊问题定义上给出清晰的拆解思路和方法。
【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 运营 岗位的常见面试问题整理
我提到了电竞方面，另一个面试官就问我对于ig战队（lol）的看法，然后一道情景题：公司和ig方面有合作，怎样运营才能吸引ig粉丝使用我们产品
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1. 电竞营销=粉丝经济，核心是社区运营而非传统广告 2. 跨界合作：战队/选手/IP 联名，借粉丝流量 3. 内容策略：比赛直播/选手日常/粉丝二创/社区活动 4. 案例：用 STAR 讲一个电竞相关的运营策划
另一个面试官看我的专业（偏设计）就问我愿不愿意做产品设计方向，让我发作品集 大概就这些 #咪咕#<a href="/creation/subject/928d551be73f40db82c0ed83286c8783" target="_blank" class="s
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1. 核心概念：一句话说清这个问题的底层逻辑 2. 方法论/框架：用 STAR 原则或专业框架结构化回答 3. 实际案例：结合一个具体场景说明 4. 量化结果：用数据佐证你的观点
你认为内容运营需要具备哪些能力
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1. 内容运营=创作有价值的内容→分发到正确渠道→吸引目标用户→促成转化 2. 核心能力：选题能力（知道用户想看什么）、写作能力、数据分析能力（用数据迭代内容策略） 3. 生命周期：选题→创作→审核→发布→分发→数据回收→优化→二次传播 4. 优质内容标准：原创/有用/有趣/有共鸣/有行动引导
谈谈你理解的内容生命周期
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1. 真诚：为什么对这个方向感兴趣（具体经历/瞬间） 2. 匹配：你的能力和这个岗位的契合点 3. 成长：你希望从这个岗位学到什么 4. 贡献：你能为团队带来什么
自我介绍
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1. 我是谁（姓名+学校+专业，15秒） 2. 我做过什么（最相关的 1-2 个经历，30秒） 3. 为什么适合这个岗位（能力匹配，15秒） 4. 总时长控制在 1 分钟以内 5. 避免：念简历、说「我学习能力强」这种空话
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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。