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校招混元多模态-基于Verifiable Reward的多模态强化学习
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：大语言模型（LLM）在文本领域通过RLHF取得了显著进展，但多模态场景——尤其是语音交互——面临独特挑战。当前主流方案依赖人工标注的Reward Model（RM）数据来训练奖励模型，再通过强化学习优化。这种对RM偏好数据标注的依赖制约了模型的迭代。
课题挑战：
文本域的Verifiable Reward成立依赖于答案可验证（如数学题有标准解、代码可执行）。但语音交互的质量评估缺乏客观验证基准，因此verify更加复杂。
在多模态交互LM场景下，设计verifiable reward的链路更加复杂
具体工作：
设计基于多个verifiable reward的agentic system最终实现对于多模态交互任务的准确verifiable信号提取
【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。