大模型应用开发专家-飞书文档

优缺点分析

角色解读

• 向大模型技术专家或架构师方向发展，负责更复杂的AI系统设计
• 可转向AI产品经理或技术负责人，主导AI驱动的业务创新
• 在字节跳动内部，可横向迁移至其他业务线（如抖音、电商等）的大模型应用岗位
• 设计并优化智能助手，提升飞书文档场景的内容创作效率与质量
• 通过Prompt工程调优指令模板，确保大模型输出的准确性和业务适配性
• 探索Agent协作机制（如React Agent、Multi Agent），实现复杂任务的智能决策
• 利用LoRA/QLoRA微调及DPO/GRPO对齐技术，定制化提升模型性能
• 扎实的LLM应用开发经验，熟悉Prompt engineering、RAG、Agent等模块
• 掌握LangChain等开发框架，具备实际项目落地能力
• 良好的数据敏感度和逻辑分析能力，能将业务问题转化为定量分析
• 快速学习和团队协作能力，紧跟LLM前沿技术

申请策略

• 关注字节跳动技术博客和飞书文档的AI功能更新，面试中展现对产品的理解
• 准备好一个完整的LLM应用案例，从问题定义到评估闭环
• 突出大模型应用项目经验，如智能助手、RAG系统、Agent开发等
• 展示Prompt工程优化案例，最好有量化结果（如准确率提升）
• 强调对LLM微调（LoRA/QLoRA）和对齐技术（DPO/RLHF）的实践
• 体现数据分析和问题拆解能力，例如通过A/B测试优化模型
• 系统学习LangChain、AutoGen等Agent框架，并动手实践
• 深入理解DPO、GRPO等对齐方法，尝试复现相关论文

面试指南

• STAR法则：描述场景、任务、行动和结果，突出量化指标
• 结构化回答：先概述核心思路，再分步骤说明具体实施，最后总结收获或改进
• 展示技术深度：对比不同方案，说明选择理由，并提及trade-off
• 请描述你设计过的一个智能助手系统，包括技术选型、Prompt设计和效果评估
• 如何为特定场景设计Prompt？如果模型回答不准确，你会如何迭代？
• 解释RAG（检索增强生成）的流程和常见优化点
• 你使用过哪些微调技术？LoRA和全量微调的优缺点是什么？
• 如何评估大模型在文档场景中的应用效果？