大模型AI Coding工程师-番茄小说

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：成为大模型训练、数据合成、Agent等方向的专家，主导核心技术突破
• 管理路线：带领团队探索创新方向，负责AI Coding基础设施的规划与落地
• 跨领域发展：结合业务场景（如番茄小说），转向应用型AI产品负责人或技术架构师
• 负责研发大模型在代码场景下的应用，如代码补全、漏洞检测等，提升研发效率
• 研究高质量数据挖掘与合成方法，设计代码任务的评测体系
• 探索LLM/VLM训练优化技术（微调、强化学习、知识蒸馏），提升模型在代码领域的能力
• 跟踪AI前沿动态，将新技术落地到实际业务，推动研发模式创新
• 扎实的代码能力和算法基础，熟练掌握至少一门编程语言（Python/C++等）
• 深入理解NLP/CV/ML技术，熟悉大模型相关技术栈（RLHF、SFT、DPO等）
• 有强化学习与大模型结合的经验，了解Multi-Agent、Tool-Use等方向
• 出色的问题分析和自主探索能力，良好的沟通协作能力

申请策略

• 了解字节跳动内部AI Coding工具（如豆包、Code AI），思考如何改进
• 面试前准备一个端到端的大模型应用案例，从数据到训练到部署，展示系统性思维
• 突出大模型相关项目经验，如RLHF、SFT、数据合成、Agent等，量化成果（如指标提升）
• 展示竞赛获奖经历（ACM/ICPC、Kaggle等）和开源贡献，体现算法与工程能力
• 强调在代码生成、代码修复等场景的落地案例，说明你的技术选型和最终效果
• 如不熟悉强化学习，建议补充PPO/DPO等算法原理和实现
• 掌握至少一种分布式训练框架（DeepSpeed、Megatron），了解模型部署优化
• 多参与开源大模型项目（如vLLM、Hugging Face），积累实战经验

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，重点突出技术选型原因和量化成果
• 对比方案：介绍多种方法的优劣，说明为什么选择当前方案，体现思考深度
• 紧扣业务：回答时关联到研发提效场景，展示技术落地的价值意识
• 请详细描述你参与的一个大模型微调或RLHF项目，包括数据构建、训练策略和最终效果
• 如何设计一个代码补全模型的评测指标？请举例说明
• RLHF中的PPO算法有哪些关键步骤？如何处理奖励模型的不准确性问题？
• 你在训练大模型时遇到过哪些挑战？如何解决？
• 如何将最新的AI研究（如CoT、Agent）应用到代码场景？