大模型/多模态算法工程师（J94551）

优缺点分析

角色解读

• 纵向深入大模型安全方向，成为该领域的专家
• 横向拓展到其他AI安全或内容风控方向，担任技术负责人
• 参与业界顶级会议和学术交流，发表论文并引领技术趋势
• 研发大模型/多模态内容风控能力，通过算法提升生成内容的安全性
• 构建并优化风险检测模型，识别输入输出中的不良内容
• 参与安全对齐工作，结合检索增强和价值观对齐提升模型安全性
• 跟踪大模型安全前沿技术，将最新成果应用到实际场景
• 扎实的深度学习和NLP基础，熟悉transformer等主流模型架构
• 熟练使用PyTorch或PaddlePaddle等深度学习框架
• 有LLM训练、精调、强化学习或推理加速经验者优先
• 具备良好的逻辑思维和问题分析能力，有自驱力

申请策略

• 在简历中突出对大模型安全的热情和思考
• 准备一个能体现算法深度和工程能力的项目案例进行深度介绍
• 突出深度学习/NLP项目经验，尤其是LLM相关训练或优化经历
• 强调使用PyTorch/PaddlePaddle等框架的熟练度
• 如有顶级会议论文或竞赛奖项，需重点展示
• 补充强化学习、推理加速等LLM进阶技能
• 了解多模态模型（如CLIP、BLIP）的基本原理
• 熟悉内容风控或安全对齐的相关论文

面试指南

• 对于技术原理题：先简述核心概念，再展开数学细节，最后结合实际应用场景
• 对于项目题：使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出个人贡献和难点解决
• 请详细讲解大模型训练中的强化学习（RLHF）流程
• 如何设计一个多模态内容风险检测模型？
• Transformer中自注意力机制的原理和计算复杂度如何优化？
• 如果遇到模型生成有害内容，你有哪些对齐方案？
• 介绍你做过的一个最有挑战的NLP项目
• 复习NLP和深度学习核心知识，特别是Transformer、BERT、GPT系列模型