大模型预训练/微调工程师

优缺点分析

角色解读

• 从核心算法工程师向大模型技术专家发展，主导垂域模型和多模态算法的架构设计
• 随着经验积累，可转型为AI技术总监或算法团队负责人，统筹大模型在各业务线的战略落地
• 负责大模型的后训练与微调方案设计，包括SFT、RLHF、DPO等策略的制定与数据构建
• 研发多模态数据融合算法，推动视觉、音频、视频等多模态对齐与跨模态理解能力建设
• 攻克异构算力下的分布式微调、小样本微调等技术难题，并推动模型在端侧和云侧的部署与业务落地
• 精通大模型微调技术（SFT/RLHF/DPO/LoRA）及分布式训练优化策略
• 熟悉主流多模态模型架构（CLIP/BLIP/LLaVA），具备跨模态理解与生成模型的开发经验
• 具备将算法转化为业务方案的思维，能制定可量化的交付标准并推动真实场景落地

申请策略

• 了解海尔集团当前的智能化转型战略及家电、工业互联网等核心业务场景，思考大模型如何赋能这些业务
• 准备好过往项目中关于模型效果评估、数据质量把控以及技术规范沉淀的具体案例
• 重点突出SFT、RLHF、DPO等微调策略的实战经验，以及LoRA等高效微调技术的工程落地案例
• 详细列举多模态模型（视觉-语言、音频-语言等）的开发经验，特别是跨模态对齐与特征融合的具体成果
• 强调在异构算力（GPU/NPU）下进行分布式训练优化的实操经验，以及解决训练瓶颈的具体方案
• 深入研读最新的大模型后训练论文（如RLHF/DPO的改进变体），保持对前沿技术的敏感度
• 补充多模态大模型（如LLaVA、Qwen-VL）的底层原理与微调技巧，提升跨模态数据处理能力

面试指南

• STAR法则：情境(Situation) -> 任务(Task) -> 行动(Action，重点突出技术细节和决策过程) -> 结果(Result，用量化指标如准确率提升、推理延迟降低等证明)
• 技术深度+业务价值：在回答技术问题时，不仅讲透底层原理和工程实现，还要落脚到该技术如何解决了具体的业务痛点或提升了业务指标
• 请详细介绍你过往项目中SFT和RLHF/DPO的实施细节，遇到了哪些数据或训练上的瓶颈，如何解决的？
• 在异构算力（如GPU和NPU混合）下进行分布式微调时，你们是如何优化通信和计算效率的？
• 针对视觉-语言或音频-语言的多模态对齐，你熟悉哪些主流架构？在实际开发中如何解决模态间的特征不对齐问题？
• 如果业务方提出一个垂域场景需求，你如何从数据构建、模型选型、微调到最终部署制定完整方案？
• 复习大模型分布式训练的核心机制（如数据并行、模型并行、流水线并行、ZeRO优化等），并准备实际调优经验
• 梳理过往主导或深度参与的多模态/大模型项目，准备好架构图、核心代码逻辑或性能对比数据