算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路径：深耕大模型与AI工程化领域，成为算法架构师或特定技术方向的领军人物
• 技术管理路径：在积累足够项目经验后，可转向技术经理或项目经理，负责团队与技术规划
• 行业应用专家：结合航运物流等具体业务场景，成为“AI+产业”的复合型解决方案专家
• 开发与优化基于大模型（如Transformer）的应用解决方案，涉及技术选型与架构设计
• 利用Dify、Coze等平台或自研工具链，搭建和部署高效的大模型工作流，实现业务需求
• 负责算法服务的容器化（Docker）与集群化（Kubernetes）部署，保障系统的稳定性和可扩展性
• 结合向量数据库和图数据库技术，处理和分析非结构化数据，提升模型的知识检索与推理能力
• 扎实的算法与数据结构基础，以及优秀的Python编程能力，熟悉面向对象、异步和多线程编程
• 熟悉大模型全栈技术，包括Transformer架构、LangChain等应用框架，以及vLLM等推理优化工具
• 具备云原生部署能力，熟练使用Docker和Kubernetes进行服务的容器化编排与运维
• 掌握至少一种向量数据库（如Milvus）和图数据库（如Neo4j）的使用，以支撑复杂的数据处理场景

申请策略

• 提前了解中国远洋运输集团可能的业务场景（如智能航运、物流优化），思考AI技术如何赋能
• 在沟通中展现出强烈的技术热情、快速学习能力以及良好的团队协作意识，这与岗位要求高度契合
• 重点展示与Transformer、LangChain、大模型应用相关的项目经验，详细说明个人贡献与技术难点
• 突出Python工程能力，特别是使用Docker/K8s进行项目部署、运维以及性能优化的具体案例
• 若有使用Milvus、Neo4j等数据库处理数据的经验，或对Dify/Coze工作流有实践，务必清晰阐述
• 如有开源项目贡献（如GitHub链接），是强有力的加分项，应放在醒目位置并说明工作内容
• 若对vLLM等推理优化工具或新兴的大模型框架不熟，可进行针对性学习和搭建Demo项目
• 强化对向量数据库和图数据库原理的理解，并通过一个小型项目实践其与AI模型的结合应用

面试指南

• 采用STAR原则（情境、任务、行动、结果）来组织项目经验类问题的回答，突出个人技术决策与贡献
• 对于技术原理题，先清晰阐述核心概念，再结合自身实践或理解进行举例说明，展现深度与应用能力
• 面对系统设计题，从需求分析、技术选型、架构设计、部署运维到可能的风险逐步展开，体现系统性思维
• 请介绍一个你参与的、与大模型或AI相关的项目，你在其中的角色、技术选型和遇到的挑战是什么？
• Transformer架构的核心思想是什么？在你们项目中是如何应用或微调Transformer模型的？
• 请说明你如何使用Docker和Kubernetes部署一个机器学习服务，并保证其高可用性
• 向量数据库（如Milvus）在图数据库（如Neo4j）在解决什么样的问题时各有优势？请结合场景说明
• 如果让你设计一个基于大模型的问答系统，你会考虑哪些技术组件和工作流程？