算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深发展：成为大模型算法专家，主导核心模型研发
• 横向拓展：转向AI架构师或技术负责人，负责整体技术方案设计
• 业务结合：深入金融场景，成为AI+金融的复合型专家
• 负责文本大模型的预训练与后训练，包括数据清洗、领域增强预训练、模型蒸馏与对齐
• 解决大模型幻觉问题，优化复杂推理、智能体规划、RAG和指令跟随能力
• 将大模型技术标准化、产品化，应用于集团各类金融业务场景
• 扎实的深度学习基础，熟悉PyTorch、DeepSpeed、Megatron等框架
• 有文本大模型预训练、微调、强化学习的实际项目经验
• 具备NLP领域的研究能力，发表过顶会论文者优先

申请策略

• 提前了解平安的金融业务线，思考大模型如何赋能具体业务
• 准备一个完整的大模型项目案例，从数据到部署的流程
• 突出大模型相关项目经验，包括预训练、微调、强化学习的具体成果
• 强调发表的顶会论文或技术博客，展示研究能力
• 列出熟悉的深度学习框架和工具，如PyTorch、DeepSpeed等
• 补充大模型对齐技术（RLHF、DPO）和推理优化方法
• 熟悉金融领域知识，了解NLP在金融中的应用场景

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出个人贡献和技术难点
• 从原理到实践：先解释技术原理，再结合项目经验说明具体实现
• 对比分析：比较不同方法的优劣，展示技术深度
• 请详细描述你参与过的大模型预训练或微调项目，包括数据、模型架构和效果
• 如何解决大模型的幻觉问题？请举例说明
• 解释RLHF的原理，以及在大模型对齐中的作用
• 如何评估大模型在金融场景中的表现？有哪些关键指标？
• 你对Transformer架构的理解，以及如何优化其训练效率？