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实习多模态大模型评测分析实习生
北京/上海 · 实习 · 硕士
长期有效
任职要求
- 1. 硕士及以上学历，计算机、数学、统计学或相关专业。
- 2. 熟悉Java/Python/C++等编程语言，良好的编码习惯和一定的工程能力 。
- 3. 具有视觉/语音算法的基础知识，熟练掌握多模态大模型相关算法和模型。
- 4. 良好的沟通能力、团队合作精神以及较强的问题解决能力。
- 5. 对每一行代码负责，对业务方负责，具备工匠精神。
岗位描述
【岗位职责】
主要负责多模态大模型（不限于视觉/语音专家模型与全模态融合模型）的模型能力分析，并且对训练数据、策略和模型能力之间的关系进行研究分析，产出可行的模型评测方案和训练策略，具体工作内容包括但不限于：
- 1. 追踪多模态大模型方向的前沿进展，积极学习新的模型结构、前沿模型认知，并进行深入分析。
- 2. 积极探索业界前沿的生成与理解多模大模型进展，深入理解模型结构与训练过程，设定合理的模型训练效果分析方法和评测方案。
- 3. 结合评测结果，对模型的训练数据、策略和结构等进行深入分析，指导评测方案迭代以及训练策略优化。
- 4. 与各相关部门保持良好沟通，深度参与多模态模型的训练过程，共同推动多模态大模型持续优化。
【任职要求】
- 1. 硕士及以上学历，计算机、数学、统计学或相关专业。
- 2. 熟悉Java/Python/C++等编程语言，良好的编码习惯和一定的工程能力 。
- 3. 具有视觉/语音算法的基础知识，熟练掌握多模态大模型相关算法和模型。
- 4. 良好的沟通能力、团队合作精神以及较强的问题解决能力。
- 5. 对每一行代码负责，对业务方负责，具备工匠精神。
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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）
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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