大模型算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师逐步成长为技术专家，成为大模型架构或训练方向的带头人
• 可在研究院内部晋升为高级研究员、首席研究员，或转型为技术管理岗位
• 未来可移动至三星全球研发体系，或跳槽至头部互联网/AI公司，职业道路广阔
• 负责基础大模型和端侧大模型的研发，包括架构设计、预训练和后训练等，端到端构建通用大模型
• 专注于提升大模型的高阶能力，如Coding和Agent，打造模型的独特优势
• 持续关注大模型最新研究动态，探索下一代架构和训练方法，推动技术创新
• 扎实的深度学习基础，熟悉PyTorch等框架，具备大模型开发和训练经验
• 深入理解大模型的架构、训练、数据或系统优化中的至少一个方向，具备创新和问题解决能力
• 掌握强化学习（RL）和模型微调（SFT）等后训练技术，或对预训练数据、系统优化有深入积累

申请策略

• 在简历中清晰展示技术深度和影响力，用具体数字量化模型提升效果
• 了解三星电子中国研究院的研究方向和业务重点，在面试中体现你对AI技术商业化的思考
• 突出大模型相关的项目经验，包括架构设计、预训练、后训练的具体细节和成果
• 重点展示在Coding、Agent等高阶能力上的实际工作，如代码生成、工具调用等案例
• 提及在AI顶会发表的论文，或参与过大规模训练、系统优化的实战经验
• 强调对深度学习框架（PyTorch）的熟练度，以及数据处理和模型调优的实操能力
• 深入研究强化学习（RL）和模型微调（SFT）技术，实现一个端到端的后训练项目
• 关注端侧大模型的最新进展，如模型压缩、量化、蒸馏等，积累相关经验

面试指南

• 使用STAR法则回答项目经验，重点突出你的个人贡献、技术难点和量化结果
• 对于研究性问题，先阐述背景和问题，再给出你的思考方向，并引用相关文献或实验验证
• 展示逻辑思维和创新能力，即使没有完美答案，也要体现深入的思考过程
• 请介绍你参与过的一个大模型项目，包括架构设计、训练过程和最终效果
• 如何提升大模型的Coding能力？有哪些有效的训练策略？
• 你对端侧大模型的挑战和解决方案有何理解？
• 解释一下你如何优化大规模训练的效率（如分布式训练、混合精度等）
• 请谈谈你对下一代大模型架构的展望