大模型算法工程师-今日头条

优缺点分析

角色解读

• 纵向深耕大模型架构设计与多模态对齐，成长为首席算法专家或技术负责人
• 横向拓展至Agent开发、端侧模型压缩或AI安全方向，拓宽技术边界
• 逐步承担技术选型、架构评审与团队带教职责，向技术管理双通道发展
• 负责大语言模型在资讯推荐与AIGC场景的工程化落地与效果调优
• 结合SFT/RLHF等前沿对齐策略，持续突破业务场景的性能天花板
• 跟踪并引入学术界最新NLP算法，完成从实验验证到线上服务的全链路部署
• 精通PyTorch/TensorFlow及大规模分布式训练框架，具备扎实的底层编程能力
• 掌握LLM预训练、指令微调与人类反馈强化学习全流程，熟悉显存优化与推理加速
• 具备优秀的数学基础与顶会论文复现能力，能快速将理论转化为工程实践

申请策略

• 提前调研头条系AIGC最新产品动态与公开技术博客，展现业务理解力
• 准备1-2个完整的大模型项目案例，重点阐述从问题定义、数据构建到效果评估的系统性思考
• 突出独立复现顶会论文或主导大模型微调项目的具体技术贡献与角色定位
• 量化SFT/RLHF带来的业务指标提升（如生成质量评分、点击率、耗时降低比例）
• 清晰展示分布式训练配置、显存优化技巧及从数据清洗到推理部署的全链路经验
• 深入掌握Megatron-LM、DeepSpeed、vLLM等主流分布式训练与推理加速框架
• 补充多模态对齐、长上下文处理与Agent规划相关的前沿知识储备
• 强化Linux环境下的性能调优、代码规范与自动化测试工程实践能力

面试指南

• 采用STAR法则结构化陈述项目背景、目标、个人行动与最终量化结果，突出技术决策依据
• 技术原理类问题先讲核心机制与数学直觉，再结合具体场景分析优劣，最后给出自己的改进思路
• 工程落地类问题强调可观测性设计、消融实验对比与线上回滚预案，体现工程严谨性
• 请详细讲解你做过的一次RLHF或DPO微调流程，以及在实际训练中遇到的最大难点及解决方案
• 如何在大模型训练过程中有效缓解灾难性遗忘问题？有哪些主流技术手段？
• 针对长文本摘要任务，你会如何设计Prompt模板或调整模型结构以提升召回率与准确率？
• 谈谈你对当前主流开源大模型（如Llama 3、Qwen）在架构或训练策略上的改进理解
• 系统复习Transformer底层原理、注意力机制变体与位置编码方案，确保手推公式无误