LLM算法工程师-产品研发和工程架构（上海）

优缺点分析

角色解读

• 在LLM方向深耕，成为算法专家或技术负责人
• 横向扩展到多模态、AI Agent等前沿领域
• 向技术管理转型，带领团队推进AI项目
• 负责LLM从数据到训练、评测、部署的全流程工作，确保模型质量与效果
• 探索并落地RAG、SFT、RLHF等前沿技术，提升模型在业务场景中的表现
• 与产品、工程团队紧密协作，将AI能力融入产品，驱动业务增长
• 扎实的深度学习基础，精通Transformer、BERT等预训练模型原理
• 熟练使用PyTorch、TensorFlow等框架，具备LLM训练与部署经验
• 优秀的业务建模能力，能将复杂问题转化为算法方案并落地

申请策略

• 提前了解字节跳动AI产品的业务方向，思考潜在优化点
• 准备好技术深度与项目细节的讲解，面试中注重逻辑表达
• 突出LLM相关项目经验，尤其是从数据到部署的全流程实践
• 强调竞赛或论文成果（如KDD、NeurIPS等），以及开源贡献
• 详细描述在业务中如何利用LLM提升指标的具体案例
• 补充RLHF、RAG等LLM关键技术的深入理解与实践
• 熟悉PyTorch分布式训练框架（如DeepSpeed、Megatron）
• 了解产品思维，能主动思考AI与业务的结合点

面试指南

• 对于项目类问题，采用STAR原则（情境-任务-行动-结果），突出个人贡献和技术难点
• 对于原理类问题，先给出清晰定义，再举例说明应用场景，最后可提一些变体或改进
• 对于开放性问题，展示思考框架：问题分析->候选方案->实验设计->权衡取舍
• 请详细介绍一个你参与过的LLM项目，包括数据、模型结构、训练策略和最终效果
• Transformer的自注意力机制是如何计算的？多头注意力的作用？
• RAG和SFT分别解决了什么问题？在实际应用中如何选择？
• 如何评估一个LLM在业务场景中的效果？有哪些指标？
• 你如何跟进LLM领域的最新进展？请举例说明如何将新技术落地