预训练/微调专家

优缺点分析

角色解读

• 从大模型微调与多模态算法专家，向AI技术架构师或首席科学家方向发展
• 深入垂直行业，成为特定领域（如家电、工业互联网）AI落地应用的领军人物
• 带领AI算法团队，向AI研发总监或AI业务负责人等管理岗位转型
• 负责大模型的后训练与微调方案设计，制定SFT、RLHF等策略并把控数据质量
• 研究多模态数据融合算法，开发视觉-语言、音频-语言等跨模态对齐与融合模型
• 攻克异构算力下的分布式微调、小样本垂域微调等技术难题，推动模型在端侧和云侧的高效部署
• 建立模型效果评估与反馈机制，将大模型与多模态技术转化为可落地的业务解决方案
• 精通SFT、RLHF、DPO等微调方法及LoRA等高效微调技术，具备异构算力下的分布式微调实操经验
• 熟悉CLIP、BLIP、LLaVA等多模态模型架构，掌握跨模态理解与生成模型的开发与优化
• 深刻理解大模型训练工程要点，掌握混合精度训练、数据/模型/流水线并行等分布式训练优化策略
• 具备极强的技术攻坚能力与业务拆解思维，能将算法能力转化为可量化、可验证的业务交付标准

申请策略

• 提前了解海尔在智能家居、工业互联网等领域的AI应用布局，思考大模型与多模态技术如何赋能其核心业务
• 准备好应对技术深度拷问，建议梳理过往项目中遇到的最棘手的技术瓶颈及解决思路
• 重点突出在大模型后训练（SFT/RLHF/DPO）及多模态模型开发方面的具体项目经验与量化成果
• 详细阐述在异构算力（GPU/NPU）下进行分布式微调、混合精度训练等工程优化方面的实操经验
• 展示将算法能力转化为业务方案的成功案例，强调模型在真实场景中的落地效果与业务价值
• 深入学习最新的RLHF/DPO对齐算法及多模态大模型架构（如LLaVA等），保持技术敏锐度
• 提升在分布式训练框架（如Megatron-LM, DeepSpeed）上的底层调优与故障排查能力

面试指南

• STAR法则：情境(Situation) -> 任务(Task) -> 行动(Action，重点突出技术细节与决策过程) -> 结果(Result，强调量化业务收益)
• 技术深度剖析：先阐述理论原理，再结合工程实现细节（如显存占用、通信开销），最后说明优化手段与最终效果
• 请详细讲解你在项目中如何设计并实施RLHF或DPO微调策略，遇到了哪些数据或训练上的挑战？
• 在异构算力（如GPU与NPU混合）下进行分布式微调时，你是如何解决通信瓶颈和显存优化问题的？
• 针对小样本垂域场景，你如何保证多模态模型的微调效果？请分享一个具体的落地案例
• 如何评估多模态模型（如视觉-语言模型）在特定业务场景中的表现？你建立了怎样的评估与反馈机制？
• 复习大模型微调（SFT/RLHF/DPO）与多模态对齐（CLIP/LLaVA）的最新论文与开源实现细节
• 梳理过往项目中的分布式训练优化经验，准备好应对关于DeepSpeed/Megatron等框架底层原理的提问