【2027】算法工程师（多模态模型方向）- 天津(J14231)

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕多模态、大模型等前沿方向，成为领域内的技术专家或架构师
• 技术管理路线：在积累一定经验后，可带领小团队负责特定方向的技术攻坚与项目落地
• 负责多模态大语言模型（LLM/SLM）从架构设计到落地优化的全流程研发
• 将训练好的模型适配到不同的硬件环境（如GPU及其他加速卡）和推理框架（vLLM, SGLang）中
• 参与规划模型、数据集与AI应用的整体方案，推动AI技术在业务中的实现
• 扎实的机器学习、深度学习理论基础，熟悉大语言模型（特别是多模态模型）的原理与训练流程
• 熟悉至少一种主流深度学习框架（如PyTorch）和分布式训练技术
• 具备模型部署、优化及异构计算适配经验，了解vLLM、SGLang等推理框架

申请策略

• 仔细研究中科曙光在AI算力、模型方面的公开技术资料或产品，了解其技术路线和潜在应用场景
• 在面试中展现对技术细节的热情和深入思考，例如对模型某个环节优化的见解
• 重点展示与大模型、多模态、深度学习相关的项目经历、论文或竞赛成果
• 突出在模型训练、优化、部署方面的具体实践，以及使用过vLLM、PyTorch等工具的经验
• 强调解决复杂技术问题的能力，通过具体项目描述体现问题分析、方案设计与实施的全过程
• 深入学习多模态大模型（如CLIP, LLaVA等）的架构与训练方法
• 实践模型部署与优化，熟悉CUDA编程、TensorRT以及vLLM/SGLang等推理框架的使用
• 关注异构计算、模型压缩、量化等提升推理效率的技术

面试指南

• 技术原理类问题：采用“定义概念 -> 阐述流程 -> 结合实例”的结构，清晰说明模型原理和技术选型考量
• 项目经验类问题：使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出自己的技术贡献和解决关键问题的思路
• 开放性问题：先表明思考框架（如分步骤、从多维度考虑），再阐述具体方案，体现系统性和逻辑性
• 请描述一个多模态大模型的典型架构，并解释其工作原理
• 在你之前的项目中，是如何进行模型预训练或微调的？遇到了哪些挑战，如何解决的？
• 对于将大模型部署到边缘设备或多种GPU卡上，你会考虑哪些因素？
• vLLM和SGLang这类推理框架主要解决了什么问题？它们的技术特点是什么？
• 如果让你从零开始规划一个AI内容建设项目，你会如何考虑模型、数据和应用的关系？