360
大模型算法工程师
大模型算法工程师
发布于 15 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
人工智能
大模型
数据处理
机器学习
模型训练
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
前沿大模型技术岗、技能成长性强、薪资市场中上、WLB信息未明
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.5万
比人工智能中位数高
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
公司还在招多个职位
6 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 530 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责人工智能大模型的开发与优化工作，包括模型的预训练、微调和推理环节
需要处理训练数据并分析结果，同时排查和解决模型训练过程中出现的问题
最低要求
拥有人工智能相关领域的硕士或博士学位
熟悉Python、Bash、Java、C等至少一种编程语言
了解数据处理、清洗和分析的基本流程
能够使用通用技巧排查模型训练过程中的问题
工作职责
负责人工智能大模型的预训练、微调和推理
处理、清洗和整合数据，分析训练结果
排查和解决模型训练过程中的问题
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于人工智能前沿领域，技术积累快，行业前景广阔
- 大公司平台资源丰富，能接触大规模数据和先进基础设施
- 技术更新迅速，需保持持续学习以跟进最新发展
- 适合对人工智能有浓厚兴趣、具备扎实编程和数据分析能力、喜欢解决复杂技术问题的求职者
缺点 / 挑战
- 工作内容具有挑战性，能持续提升专业技能
- 模型训练过程复杂，可能面临调试和优化压力
- 竞争激烈，对算法理解和工程实现能力要求较高
角色解读
- 可深入专精大模型技术，成为高级算法专家或AI架构师
- 转向技术管理方向，负责AI团队或项目统筹
- 拓展跨领域应用，如自动驾驶、智能硬件等前沿方向
- 负责人工智能大模型的预训练、微调和推理工作，优化模型性能
- 处理和分析训练数据，确保数据质量并解读训练结果
- 诊断和解决模型训练过程中遇到的技术问题，保障项目进展
- 具备人工智能理论知识，熟悉大模型训练流程
- 熟练掌握至少一种编程语言如Python、Bash、Java或C
- 掌握数据处理、清洗和分析的基本方法
- 拥有问题排查能力，能运用通用技巧解决模型训练中的异常
申请策略
- 研究360公司的AI业务方向，如安全智能、搜索等，展示与之相关的兴趣
- 准备项目演示或代码作品集，在面试中体现实践能力
- 突出人工智能或机器学习相关项目经验，尤其是大模型训练案例
- 详细描述编程技能和工具使用，如Python、TensorFlow/PyTorch等
- 强调数据处理和问题排查的具体成果，用数据量化成效
- 深入学习大模型训练技术，如Transformer架构、分布式训练等
- 提升编程工程能力，熟悉Linux环境和脚本编写
- 阅读最新AI论文，了解行业动态和技术趋势
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述经历
- 聚焦技术细节，解释你的思考过程和所用方法
- 结合具体案例，展示问题解决能力和学习适应能力
- 请描述一次你处理大模型训练中数据问题的经历，你是如何解决的？
- 你熟悉哪些大模型预训练和微调技术？请举例说明
- 当模型训练出现性能下降时，你会如何排查和优化？
- 你对人工智能在安全领域的应用有什么看法？
- 如何保证训练数据的质量和清洗效率？
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
70中等
JD未披露具体薪资和福利，但岗位属于高技能需求，市场薪资可能有竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
85较高
岗位涉及前沿大模型技术，提供技能成长机会，但未提及具体培训或晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、大模型、人工智能
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未明确办公模式或WLB信息，工作地点位于北京，可能需现场办公。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
人工智能是高速增长领域，但JD未强调社会影响或使命感，岗位以技术实现为主。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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