算法专家（旅游智能助手）(MJ035171)

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：在旅游垂直领域成为大模型应用专家，主导核心算法迭代
• 管理路线：带团队负责智能助手整体算法方向，晋升为算法Leader
• 跨界发展：向AI产品经理或技术解决方案专家转型，结合业务推动创新
• 负责旅游智能助手核心算法研发，包括用户意图识别、多轮对话上下文管理、个性化需求建模
• 针对旅游垂直场景进行大模型的微调、SFT和RLHF优化，提升模型行业适配度
• 搭建评测指标体系，持续迭代算法方案，解决模型幻觉、逻辑漏洞等问题
• 精通大模型核心技术如SFT、RLHF、Memory、Planning，熟悉Transformer架构
• 具备扎实的NLP算法基础和工程落地能力，能独立完成方案设计到线上部署
• 出色的产品意识，能从用户需求出发，快速验证算法方案

申请策略

• 面试前准备一个完整的项目故事：从问题定义、方案设计、实验到上线效果
• 关注携程AI技术博客或开源项目，了解其技术栈和文化
• 突出大模型微调、SFT/RLHF相关的项目经验，说明你如何提升模型效果
• 展示工程落地能力：从算法设计到线上部署的全流程案例，强调结果指标
• 如有OTA或智能助手相关经验，务必重点描述，体现业务匹配度
• 列举顶会论文或开源贡献，证明技术深度和行业影响力
• 补充强化学习（RLHF）和MoE等前沿模型架构知识，练习动手从零搭建微调管线
• 熟悉携程旅游产品，尝试从用户角度思考智能助手的使用场景

面试指南

• STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，清晰呈现项目全貌
• 结构化解题：先分析问题本质，再拆解为子问题，最后给出方案并讨论优劣
• 结合业务：所有技术方案都要联系旅游场景，体现业务思维
• 请详细描述你之前做过的一个大模型微调项目，包括数据准备、训练策略和效果评估
• 如何解决大模型的幻觉问题？在旅游场景中有什么特殊考虑？
• 设计一个多轮对话中的上下文管理方案，需要考虑哪些关键点？
• 你如何评估一个智能助手的算法效果？请设计一套评测指标体系
• 谈谈你对智能Agent的理解，以及它在OTA业务中可能的应用场景