大模型/多模态算法工程师（J98569）

优缺点分析

角色解读

• 可向大模型安全方向专家发展，成为领域核心技术负责人
• 也可转向AI平台整体架构或AI应用产品方向，拓宽业务视野
• 在百度内部快速成长，有机会负责集团级安全产品，晋升管理岗
• 设计和研发大模型与智能体的安全算法，确保AI系统不被恶意利用
• 与商业团队合作，将安全能力规模化商业化，提升产品竞争力
• 持续跟踪LLM/智能体前沿技术，通过微调、强化学习等方法优化安全效果
• 扎实的深度学习基础，熟悉PyTorch或PaddlePaddle框架及Transformer架构
• 深入理解大模型训练、微调、强化学习等核心技术
• 具备良好的数学功底和问题分析能力，能够独立开展算法研究

申请策略

• 提前了解百度AI安全方向的产品和技术栈，在面试中展示对业务的思考
• 准备好一个能体现算法深度和工程能力的项目案例
• 突出大模型或NLP相关项目经验，特别是微调、强化学习实战
• 若有安全方向研究或实习经历，需重点强调
• 列出发表的顶会论文、竞赛获奖或开源贡献
• 系统学习LLM微调技术（如LoRA、RLHF）并动手实践
• 熟悉智能体框架（如LangChain、AutoGPT）及其安全风险

面试指南

• 对于技术问题，先阐述核心原理，再结合实际案例说明应用
• 对于开放设计题，采用结构化思维：明确目标、分析风险、提出方案、评估效果
• 对于项目经验，使用STAR法则：情境、任务、行动、结果
• 请解释LLM微调的主要方法及适用场景
• 如何检测和防御针对大模型提示注入攻击？
• 谈谈你对RLHF的理解，如何将其应用于安全对齐？
• 设计一个多模态模型的安全评估方案
• 你过去参与的最有挑战的算法项目是什么？如何解决？