【2027】大模型训练工程师-天津(J14170)

优缺点分析

角色解读

• 纵向深耕：成为大模型训练领域的资深专家或技术架构师，引领团队技术方向
• 横向拓展：向算法研究员、模型架构师或AI Infra（基础设施）专家方向发展
• 管理路径：凭借技术积累和团队协作能力，向技术团队负责人或项目经理转型
• 主导大模型从数据准备、预训练、微调到部署验证的全流程训练，确保模型性能达标
• 负责构建和优化大规模分布式训练环境（GPU/TPU集群），解决训练中的工程难题
• 进行训练数据的质量管理与增强，并调优海量模型参数，平衡效果、速度与资源消耗
• 跟踪大模型前沿技术，参与技术预研，并将成果应用于实际训练方案
• 精通至少一种深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow），并有大规模分布式训练实战经验
• 深入理解大模型（LLM）训练原理，包括预训练、SFT、DPO/RLHF等技术流程
• 具备扎实的数据处理与分析能力，能够处理海量非结构化数据并优化其分布
• 拥有较强的工程问题解决能力，能排查训练崩溃、显存溢出等复杂问题

申请策略

• 仔细研究中科曙光在AI领域的技术布局和产品（如曙光智算），了解其技术栈和可能的研究方向
• 在面试中，主动展示你对大模型训练中具体工程问题（如显存优化、通信瓶颈）的思考和解决方案
• 突出使用PyTorch/TensorFlow进行深度学习项目（尤其是涉及模型训练）的经验，附上GitHub链接或详细描述
• 强调在分布式计算、高性能计算、大规模数据处理等相关课程项目或竞赛中的实践
• 如有相关论文、开源贡献或Kaggle等竞赛成绩，务必重点展示
• 描述任何关于问题拆解、调试、性能优化的项目经历，体现技术攻关能力
• 系统复习大模型训练相关理论，如Transformer架构、注意力机制、各种微调技术（SFT， RLHF）原理
• 动手实践：在云平台租用GPU，尝试复现经典LLM的训练流程（如用LLaMA-Factory等工具），积累实战经验

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰地讲述项目经历和问题解决过程
• 结合理论知识和实践经验回答技术原理类问题，展示你的理解深度，可以提及阅读过的经典论文或博客
• 对于优化类问题，从数据、模型、框架、硬件等多个维度进行结构化分析，展现系统思维
• 请描述一个你做过的深度学习模型训练项目，遇到了什么主要的性能或稳定性问题，你是如何解决的？
• 你了解哪些大模型微调（SFT）和对齐（DPO/RLHF）技术？它们各自的特点和应用场景是什么？
• 在分布式训练中，如果遇到GPU集群训练速度达不到预期，你会从哪些方面排查和优化？
• 对于构建高质量的训练数据集，你认为关键步骤有哪些？如何评估数据质量？
• 你如何看待大模型训练中的‘数据飞轮’或‘Scaling Law’？