大模型算法工程师-Commercial AI

优缺点分析

角色解读

• 技术路线：从大模型算法工程师到资深算法专家，深入LLM和Agent前沿研究
• 管理路线：可向技术经理或团队负责人发展，带领团队攻克难题
• 业务路线：深入理解广告业务，成为商业AI领域的专家
• 调研并应用前沿的大规模模型高效训练/推理方案，包括SFT、RM、RLHF等技术
• 聚焦LLM的Post-training技术，以及RL与LLM-based Agent相结合的交叉研究与应用落地
• 优化广告商家服务中的智能销售系统，提升广告主服务体验和平台收入
• 熟悉大模型基础知识，具备大语言模型训练或推理经验
• 掌握SFT/RLHF等Post-training技术，了解Agentic RL
• 优秀的代码工程能力，精通Python，熟悉常用AI工具
• 具备攻坚克难能力和团队合作意识

申请策略

• 准备一个展示你大模型项目成果的Demo或GitHub链接
• 了解字节跳动广告业务和商业AI产品，在面试中体现业务理解
• 突出大模型相关项目经验，尤其是SFT、RLHF、Agent等实践
• 展示优秀的代码能力，如Python、PyTorch、HuggingFace等工具的使用
• 强调对商业场景的理解，如广告推荐、智能客服等
• 强化LLM Post-training技术，如DPO、RLHF
• 学习Agentic RL和工具调用相关技术
• 提升工程能力，熟悉分布式训练框架

面试指南

• STAR法则：情境-任务-行动-结果
• 技术问题先讲原理再举例
• 业务问题结合自身经验给出具体方案
• 请描述一下你参与的大模型训练项目，用了哪些技术？
• SFT和RLHF的区别是什么？如何优化RLHF的稳定性？
• 如何设计一个基于LLM的Agent来解答客户问题并主动营销？
• 你在处理大规模模型训练时遇到过哪些工程挑战？如何解决？
• 你对广告业务了解多少？如何看待大模型在商业广告中的应用？