算法工程师-全模态基础大模型

北京/杭州/上海 · 校招 · 2027 届 · 硕士

长期有效

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任职要求

1. 硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、语音信号处理、自然语言处理或相关专业。
2. 具备扎实的计算机与机器学习理论基础，熟练掌握至少一种编程语言（如 Python/C++），工程实现能力强。
3. 熟悉视频理解，音频理解，Agentic，实时交互等核心技术，具备以下一项或多项经验：
音频/音视频/视频的建模经验；
Agent算法经验 (不限于多模态)；
大语言模型（LLM）相关研发，包括预训练、SFT、强化学习；
实时交互模型开发，包括打断/判停/主动交互/GPT-Live。
4. 对前沿技术有强烈探索欲，具备优秀的自驱力、独立思考能力和团队协作精神。

岗位描述

1. 负责音频/音视频Agentic能力，包括原生音视频Agentic/Long-horizen, 全模态Agentic/Coding不降智等。
2. 负责音视频理解基础能力：包括Caption, Grouding, 音视频Alignment， General QA，长视频，多音视频理解等。
3. 负责音频/语音理解基础能力: 包括ASR, MultiSpkASR, 语音/音频Grouding/Counting/QA，音乐理解，长音频，多音频理解等。
4. 负责全模态包括音频/音视频Postrain/RL/OPD。
5. 负责音视频通话与交互：包括全音视频双工，音频query不降智/体感优化等。
6. 负责语音生成基础能力: 包括音色克隆，可控性，长语音生成稳定性等。
7. 全模态模型自主优化与Self-evolving。
1. 硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、语音信号处理、自然语言处理或相关专业。
2. 具备扎实的计算机与机器学习理论基础，熟练掌握至少一种编程语言（如 Python/C++），工程实现能力强。
3. 熟悉视频理解，音频理解，Agentic，实时交互等核心技术，具备以下一项或多项经验：
- 音频/音视频/视频的建模经验；
- Agent算法经验 (不限于多模态)；
- 大语言模型（LLM）相关研发，包括预训练、SFT、强化学习；
- 实时交互模型开发，包括打断/判停/主动交互/GPT-Live。
4. 对前沿技术有强烈探索欲，具备优秀的自驱力、独立思考能力和团队协作精神。

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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）

类型专业能力·难度困难

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

类型项目经历·难度中等

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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

类型专业能力·难度简单

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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

类型专业能力·难度中等

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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

类型情景/案例·难度中等

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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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