大模型应用算法工程师（People）-集团信息系统

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：从算法工程师成长为LLM专家，主导核心模型研发
• 业务拓展：深入理解HR业务，转型为AI产品架构师，设计整体解决方案
• 团队管理：带领小团队攻关复杂AI Agent项目，晋升为技术Leader
• 设计并实现面向人力资源场景的AI Agents，如AI面试官、反作弊系统等，提升招聘效率
• 优化底层大语言模型，通过SFT、RL等技术让Agent更准确、更智能
• 构建高质量的领域数据集和评测体系，确保模型效果可衡量、可迭代
• 跟踪前沿AI技术（如多模态、Agent框架），探索在People业务中的创新应用
• 扎实的LLM/多模态模型理论与实践经验，熟悉SFT、RL等训练范式
• 优秀的编程能力（Python）和数据结构基础，能高效实现算法并调优
• 数据敏感度强，能设计评测指标并构建高质量数据集
• 良好的问题分析和解决能力，能应对大模型训练中的各类挑战

申请策略

• 字节跳动面试注重算法基础和实际动手能力，建议刷题准备手撕代码
• 关注部门业务方向，提前了解People领域的AI应用现状，在面试中展现业务思考
• 突出大模型相关项目经验，尤其是实际落地SFT、RL或Agent的案例
• 强调数据建设和评测体系构建的经历，展示对模型迭代闭环的理解
• 如果有竞赛获奖（如Kaggle）或顶会论文，务必重点列出
• 展示与HR/People领域相关的任何经验（如招聘管理系统、对话系统等）
• 深入复习LLM原理（Transformer、RLHF、DPO等），并动手实践微调开源模型
• 学习常用Agent框架（如LangChain、AutoGPT），了解多Agent协作设计

面试指南

• 对于项目描述题，按STAR法则：背景、任务、行动、结果，重点突出你的贡献和技术难点
• 对于技术对比题，先阐述各自原理，再结合案例说明选择依据
• 对于系统设计题，先明确需求边界，再分模块阐述架构，最后给出优化方向
• 请详细描述你之前参与的一个大模型训练或微调项目，包括数据准备、模型选择、训练过程及效果
• SFT和RL的适用场景有什么区别？你在实际项目中如何选择？
• 如何设计一个AI面试Agent？请从技术方案和业务角度说明
• 大模型推理效率低，你会如何优化以支持实时面试场景？
• 请手写一个快速排序或LRU缓存，并分析复杂度