算法工程师（实习岗）

优缺点分析

角色解读

• 从实习生成长为正式算法工程师，深入大模型和智能体技术方向
• 在工业AI领域积累经验，可向项目负责人或技术专家发展
• 表现优秀者有机会转正，进入央企核心研发团队
• 负责大模型的微调训练和工程化落地，包括指标监控和模型迭代优化
• 设计并实现基于大模型的智能体架构，涉及多智能体协作、任务规划等核心模块
• 编写技术文档、实验报告，并协助专利、论文的撰写
• 扎实的NLP和深度学习基础，熟悉主流大模型（如GPT、Llama）及微调方法
• 熟练使用LangChain、MetaGPT等智能体框架，具备项目实践能力
• 掌握PyTorch或TensorFlow，了解分布式训练及模型加速技术

申请策略

• 关注国机集团的业务方向，在面试中体现对工业AI的理解
• 准备一个完整的项目案例，展示从模型训练到部署的流程
• 突出NLP相关项目或竞赛经历，尤其是大模型微调或Agent开发经验
• 展示编程能力，如Python、PyTorch的使用
• 强调论文、专利等学术成果或开源贡献
• 提前学习LangChain、MetaGPT等框架，并动手实现一个小型Agent
• 熟悉分布式训练工具（如DeepSpeed、Megatron-LM）

面试指南

• 针对项目经验问题，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）组织回答
• 对技术原理问题，先给出定义，再结合自身实践举例说明
• 对开放性趋势问题，展现技术敏感度和批判性思考
• 请详细讲一下你使用LangChain设计Agent的经历
• 如何评估大模型微调的效果？你用过哪些评估指标？
• 解释一下RAG架构，以及你认为它在工业场景中的优缺点
• 你如何看待当前大模型Agent的发展趋势？
• 手撕代码：实现一个简单的self-attention机制