大模型算法专家（Dev AI方向）-Dev Infra

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为LLM在软件工程领域的顶级专家，引领DevOps智能化方向
• 横向扩展：转向多模态LLM、AI Agent等更前沿领域，或参与核心算法平台建设
• 管理方向：带领算法团队，担任技术Leader或AI部门负责人
• 将LLM应用于DevOps流程，如需求分析、代码生成、测试用例生成等，提升研发效率
• 研究并落地Prompt工程、RAG、Agents等前沿LLM技术，优化算法效果
• 与产品、研发、测试团队紧密协作，推动AI能力融入产品开发全流程
• 扎实的深度学习基础，熟悉Transformer、BERT等预训练模型架构
• 精通LLM训练与部署，包括SFT、RLHF、RAG、Prompt Engineering等
• 熟练使用TensorFlow或PyTorch，具备较强的算法实现和调优能力
• 良好的业务建模能力，能将业务问题转化为算法方案

申请策略

• 简历中重点呈现量化成果（如效率提升百分比），体现算法落地价值
• 面试前了解字节跳动DevOps工具链（如飞书、流水线等），展示对业务的思考
• 突出LLM相关项目经验，包括模型训练、部署、效果优化等具体案例
• 展示在DevOps或软件工程领域的AI应用成果，如自动化测试、代码生成等
• 强调使用TensorFlow/PyTorch等框架的实战经验，以及发表的论文或开源贡献
• 若缺乏DevOps背景，可补充CI/CD、测试框架等知识
• 深入学习RLHF、Agents等前沿LLM技术，并尝试复现相关论文
• 强化业务建模能力，练习将抽象问题转化为可行的算法方案

面试指南

• 项目描述采用STAR原则（情境-任务-行动-结果），突出技术难点和你的贡献
• 技术对比类问题：先解释概念，再比较适用场景、优缺点，最后给出个人经验
• 开放设计题：先定义问题边界，提出方案，分析权衡，最后总结
• 请详细描述你之前参与的一个LLM落地项目，包括技术选型、训练过程、效果评估
• RAG和SFT分别在什么场景下使用？它们各自的优缺点是什么？
• 如何设计一个Prompt来提升代码生成的质量？请举例说明
• 在DevOps场景中，LLM可能面临哪些挑战？如何解决？
• 如何评估LLM在代码生成任务上的效果？请设计评估指标