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实习【基座大模型北斗实习】多模态后训练及 Agent 能力拓展
北京 · 实习 · 不限
长期有效
任职要求
- 1、对前沿技术有强烈的探索欲，有出色的团队协作精神；
- 2、有OpenClaw、Claude code深度使用经验与产出优先；
- 3、发表过领域顶级会议文章(NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、Interspeech、ICASSP等)、ACM竞赛获奖者优先。
岗位描述
【岗位职责】
简介：跟踪多模态后训练前沿方法（SFT / DPO / GRPO 等），快速完成技术预研与可行性验证，形成可落地的训练方案并推动模型迭代。
- 1、面向复杂业务场景（如多轮交互、长序列推理、跨模态 Agent 决策等），进行针对性的垂域数据建设与指令微调，持续提升模型在垂直场景下的表现上限。
- 2、建设后训练评估体系与数据飞轮，设计面向垂域场景的自动化评测基准，驱动"评测→数据→训练→评测"的闭环迭代。
- 3、探索多模态大模型与新一代Agent框架（Claude Code、OpenClaw 等）的深度结合，研究模型在工具调用、环境感知、多步规划等场景下的能力边界，推动多模态模型从"被调用"向"自主交互"演进，拓展智能体在真实复杂环境中的落地路径。
【任职要求】
- 1、对前沿技术有强烈的探索欲，有出色的团队协作精神；
- 2、有OpenClaw、Claude code深度使用经验与产出优先；
- 3、发表过领域顶级会议文章(NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、Interspeech、ICASSP等)、ACM竞赛获奖者优先。
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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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