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校招算法工程师-多模态检索/RAG
杭州 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 1. 人工智能/计算机/数学等相关专业，有良好的分析问题、解决问题能力和沟通协作能力；
- 2. 有扎实的深度学习技术基础；有多模态内容理解、语义检索/向量检索、排序模型、RAG等相关实践经验者优先；
- 3. 对AI有持续的学习热情，在相关会议或期刊(CVPR/ACL/ICCV 等)有论文发表者优先。
岗位描述
- 1. 参与多模态大模型在核心业务场景中的算法创新与应用，提升模型效果与用户体验；
- 2. 负责多模态大模型后训练技术研发与落地，探索并应用SFT、RLHF、DPO、RLVR等训练范式，跟进并保持业界技术领先；
- 3. 参与多模态RAG核心模型建设和优化：海量图文/视频内容理解与对齐、多模态向量表征与召回、语义匹配重排序等工作，支持文本/图像/视频等跨模态检索、相似检索与语义召回。
- 1. 人工智能/计算机/数学等相关专业，有良好的分析问题、解决问题能力和沟通协作能力；
- 2. 有扎实的深度学习技术基础；有多模态内容理解、语义检索/向量检索、排序模型、RAG等相关实践经验者优先；
- 3. 对AI有持续的学习热情，在相关会议或期刊(CVPR/ACL/ICCV 等)有论文发表者优先。
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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）
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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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