算法工程师（供应链预测方向）-国际电商

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师向技术专家或团队负责人发展，主导供应链智能决策体系建设
• 深入大模型技术栈，成为AIGC+供应链领域的复合型专家
• 有机会在不同业务场景轮岗或参与国际项目，拓展全球化视野
• 负责国际电商供应链的销量预测、备货计划、产能计划和库存调拨等核心算法的研发与迭代
• 将大模型技术落地到实际业务中，涉及PT、CPT、SFT、RL、Agent智能体等关键技术
• 与业务团队紧密合作，确保算法方案产生实际业务价值，提升运营人效
• 持续跟踪大模型前沿技术，探索在供应链更多场景的应用
• 扎实的机器学习基础，精通大模型工业界实战，包括SFT、RL、Agent相关经验
• 熟练使用Python、PyTorch、TensorFlow等工具，具备算法落地能力
• 熟悉LLaMA Factory等训练框架，能够进行模型训练和调优
• 具备应用思维，能将算法技术与业务需求结合，解决实际问题

申请策略

• 字节跳动面试通常有多轮技术面，注重算法基础和项目深度，建议提前刷题并梳理项目
• 关注国际电商业务动态，面试中展现对供应链优化的见解，体现业务敏感度
• 突出大模型实战经验，特别是SFT、RL、Agent相关项目，说明你在其中的具体贡献
• 强调供应链或预测相关算法项目，展示业务理解和成果量化（如预测准确率提升、成本降低等）
• 列出熟悉的工具和框架，如PyTorch、TensorFlow、LLaMA Factory等，并体现编程能力
• 如有学术论文或开源贡献，务必提及，以体现技术深度
• 系统学习大模型训练全流程，包括预训练、微调、强化学习等，并实操开源框架
• 补充供应链领域知识（如库存管理、需求预测模型），了解业务痛点

面试指南

• 对于项目介绍，采用STAR法则：背景、任务、行动、结果，重点突出你的技术贡献和业务影响
• 对于算法设计题，先明确问题定义和约束，再提出候选方案并比较优劣，最后给出推荐方案
• 对于技术原理问题，从基础概念出发，结合实际经验展开，展现深度理解
• 请详细介绍你参与过的一个大模型落地项目，包括技术选型、训练过程和效果
• 如何解决供应链销量预测中的冷启动问题？
• SFT和RL在模型微调中各自的作用是什么？你如何选择？
• 假设库存调拨成本较高，如何设计算法来优化调拨策略？
• 你对Transformer架构的理解，以及它在大模型中的应用