人工智能工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕航运AI领域，成为大模型应用、算法优化方面的资深专家
• 技术管理路线：在积累项目经验后，可带领小团队负责特定技术模块或项目的整体推进
• 行业应用拓展：将AI能力与航运物流深度融合，可向业务架构师或解决方案专家方向发展
• 处理和分析海量的航运业务数据，为AI模型提供高质量的输入
• 负责大语言模型的选型、训练、微调与性能优化，使其适配特定业务场景
• 将训练好的AI模型进行工程化部署，确保其在实际生产环境中稳定运行
• 编写技术文档，与团队紧密合作，共同解决项目中遇到的技术难题
• 扎实的大模型理论与实践经验，熟悉主流开源模型（如LLaMA、ChatGLM）的微调与定制开发
• 熟练使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架进行模型开发和实验
• 深入理解Transformer架构及MOE等模型原理，具备独立开展模型实验的能力
• 优秀的英文阅读能力，能紧跟前沿技术动态，以及良好的团队协作与沟通能力

申请策略

• 在简历或求职信中，表达对“AI赋能传统航运业”这一方向的兴趣和理解，能体现你的求职动机
• 了解中国远洋运输集团的业务概况和数字化转型动态，面试时能展现你的调研和思考
• 重点突出博士期间的科研课题，特别是与大模型（LLM）、微调、Transformer相关的研究成果和论文
• 详细描述任何LLM相关的实践经验，如开源模型复现、微调项目、竞赛经历，即使是课程项目也可
• 列出熟练掌握的深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）及相关工具，并举例说明在项目中的应用
• 强调英文文献阅读和写作能力，以及解决复杂技术问题的自主学习和科研创新案例
• 针对航运物流领域，快速补充行业知识，了解该行业的关键业务流程和痛点，思考AI技术的结合点
• 复习和深化Transformer、MOE等模型架构原理，以及当前主流开源大模型的技术细节

面试指南

• 对于项目经验问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，突出你的技术决策和量化成果
• 对于技术原理问题，从核心概念出发，结合具体例子或自己的理解进行阐述，展示知识深度
• 对于场景设计问题，先明确问题目标，再分步阐述数据处理、模型选型、训练优化、评估部署的思路，体现系统思维
• 对于动机类问题，结合个人兴趣、行业趋势和技术前景进行回答，展现你的热情和前瞻性思考
• 请描述你之前做过的最复杂的一个大模型微调项目，遇到了哪些挑战，如何解决的？
• 你如何理解Transformer架构中的注意力机制？它在大模型训练中起什么作用？
• 假设给你一个航运领域的数据集和任务（如船舶轨迹预测），你会如何设计一个AI模型解决方案？
• 你了解MOE（Mixture of Experts）模型吗？它与传统密集模型相比有什么优缺点？