人工智能工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕航运垂直领域AI技术，成为该领域的算法专家或架构师
• 技术管理路线：在积累一定项目经验后，可转向带领小团队进行技术规划与项目管理
• 行业融合路线：深入理解航运业务，成为兼具技术深度与行业广度的复合型人才，参与更重要的战略级项目
• 负责航运领域特定数据集的清洗、处理与特征工程
• 参与设计、开发、训练和部署针对航运场景的AI大模型，并进行持续优化
• 研究并应用大模型微调技术（如LoRA、P-Tuning等），解决具体的业务问题
• 与团队成员紧密协作，进行技术攻关，并负责撰写相关技术文档与报告
• 扎实的深度学习理论基础，精通PyTorch或TensorFlow框架，具备熟练的代码实现能力
• 深入理解大语言模型原理，拥有实际的大模型训练、微调及部署项目经验
• 良好的英文文献阅读与学术追踪能力，能快速理解并复现前沿算法
• 出色的逻辑分析与问题解决能力，以及优秀的团队协作与沟通技巧

申请策略

• 研究中远海运集团的数字化转型动态和相关新闻，了解其对智能化的重视程度和具体举措
• 面试时，除了展示技术深度，也要表现出解决实际业务问题的意愿和将技术落地的务实态度
• 重点突出与大模型相关的科研项目、论文或竞赛经历，清晰描述自己在模型训练、微调、优化等环节的具体贡献
• 列举使用PyTorch/TensorFlow完成过的完整项目，强调解决实际问题的过程和结果
• 如有相关开源贡献（如复现论文、使用开源模型微调）或高水平论文发表，应放在醒目位置
• 体现良好的英文能力，如阅读英文文献的习惯、撰写英文报告的经历等
• 回顾并深化对Transformer、主流开源大模型（如LLaMA、ChatGLM）架构和微调技术的理解
• 了解航运物流行业的基本知识和痛点，思考AI技术可能的切入点，为面试交流做准备

面试指南

• 针对技术项目问题，采用STAR原则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答，重点突出你的具体贡献、技术选型和解决问题的逻辑
• 对于行业应用问题，可以采用“技术原理+场景结合+潜在挑战与机遇”的思路来回答，展现你的技术视野和业务思考
• 对于动机和团队合作问题，真实地表达你对技术应用的热情、对公司/行业的认可，并举例说明你解决问题和团队协作的能力
• 请详细介绍一个你主导或深度参与的大模型微调项目，从数据准备到最终部署的完整流程是怎样的？
• 在模型训练或微调过程中，你遇到过哪些技术难题（如过拟合、训练不稳定、成本过高）？是如何解决的？
• 你如何看待大模型在航运等传统行业中的应用前景？结合你的专业，能设想一两个具体的场景吗？
• 为什么选择应聘我们这个岗位？你对将AI技术应用于航运领域有什么初步的想法或兴趣点？
• （行为面试题）请分享一次你与团队成员合作攻克技术难关的经历