算法工程师-数据智能（北京）

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师向技术专家发展，深耕大模型训练与推理优化
• 可转任技术经理或架构师，主导核心算法方向
• 依托字节跳动内部技术生态，参与开源社区贡献，成为行业KOL
• 优化预训练/SFT/RLHF阶段的数据合成算法，提升训练数据的质量和多样性
• 主导Code-LLM与逻辑推理大模型的训练创新，解决NL2Code、复杂推理链生成等难题
• 推动RAG-QA机器人、数据洞察机器人等应用落地，并基于评估体系持续迭代
• 跟踪开源SOTA大模型，探索Scaling law及Post-Training技术，沉淀技术专利
• 扎实的深度学习基础，熟悉PyTorch、Huggingface等训练框架
• 深入理解大语言模型架构、Embedding及训练方法（如SFT、RLHF）
• 具备大模型应用开发经验，如RAG、NL2Code等
• 优秀的分析和沟通能力，能协作探索新技术

申请策略

• 字节跳动面试重视算法基础和项目深度，准备多轮技术面
• 提前了解字节跳动在大模型领域的业务布局，如豆包、Coze等产品
• 突出大模型相关项目经验，如参与过的预训练、SFT、RLHF或推理优化工作
• 强调顶会论文或竞赛获奖经历，证明学术与研究潜力
• 展示对Code-LLM、RAG等应用场景的实践成果，最好有量化指标
• 补强分布式训练框架（DeepSpeed、Megatron）和模型压缩技术
• 深入学习LLM推理加速方法（如vLLM、TensorRT-LLM）
• 熟悉开源大模型（如LLaMA、Qwen）的微调和部署流程

面试指南

• 技术问题：先阐述原理，再结合项目经验举例，最后总结优化思路
• 设计题：明确目标，定义关键假设，分模块提出方案，考虑trade-off
• 开放性题：先列出影响因素，再给出优先级，最后提出迭代方向
• 如何优化RLHF中的Reward Model训练？
• 解释Test-Time Compute的概念及其在大模型中的作用
• 设计一个Code-LLM的评估方案，你会关注哪些指标？
• RAG系统面临的主要挑战有哪些？如何缓解？
• 描述一次你在大模型训练中遇到的内存或效率问题及解决方法