基模后训练算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 纵向可成长为后训练团队负责人或算法专家
• 后训练是当前基座模型竞争的核心环节，经验在头部模型公司间高度可迁移
• 对齐与评测能力可延展至Agent、具身智能等前沿方向
• 设计大模型后训练全流程，覆盖SFT、DPO、PPO、GRPO、RLHF、RLAIF等主流对齐算法
• 构建指令、偏好、推理、工具调用等高质量训练数据体系
• 建设reward model、verifier与自动评测体系，定位幻觉、拒答等模型缺陷
• 推动后训练算法在真实业务与复杂任务中落地
• 扎实的强化学习与对齐算法功底，理解SFT/DPO/PPO/GRPO等方法的适用边界
• 高质量数据构建与清洗经验，尤其是偏好数据与推理数据
• 模型评测与问题定位能力，熟悉常见评测基准
• 良好的工程能力，能支撑大规模训练实验

申请策略

• 该岗位由猎头代招，可先通过顾问了解团队规模、算力资源与模型路线
• 面试可能涉及对齐方法取舍的开放讨论，提前形成自己的观点
• 突出你主导过的SFT/RLHF/DPO等对齐项目，注明模型规模与效果提升数据
• 量化reward model或评测体系建设的成果，如评测基准与自动化程度
• 展示数据构建管线的经验，尤其是偏好与推理数据
• 列出你复现或改进过的代表性方法（GRPO、RLAIF等）
• 精读近期对齐与推理增强方向的代表性论文，准备方法论讨论
• 熟悉主流训练框架与分布式训练实践

面试指南

• 方法对比类问题按「原理差异-计算成本-适用场景-实验验证」四步回答
• 数据与评测类问题强调流程设计与量化验证
• 问题定位类问题用「复现-归因-修复-回归验证」的框架讲述案例
• DPO与PPO各自的优劣势是什么？你在什么场景下选哪种？
• 你如何构建高质量的偏好数据？如何控制标注噪声？
• 讲讲你设计过的reward model或verifier，如何验证其有效性？
• 模型出现长度坍缩或格式错误时，你的排查与修复流程是什么？
• GRPO相对传统PPO解决了什么问题？你有什么改进想法？