数字化建设岗

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕AI领域，成为大模型或特定业务方向（如金融AI）的技术架构师或首席科学家
• 技术管理路线：凭借技术领导力，转向AI团队负责人、部门技术总监等管理岗位
• 业务融合路线：深入理解航运或金融业务，成为懂技术的业务专家，推动AI战略在业务线的深度落地
• 负责人工智能模型的研发、训练与调优，特别是应用大模型技术解决业务问题
• 负责AI服务的工程化落地，包括模型部署、运维及性能优化，实现技术与业务场景的融合
• 需要理解金融等业务逻辑，将技术能力转化为具体的生产力工具或解决方案
• 可能需要带领小团队或协调外部资源，推进AI项目的进度与质量
• 扎实的机器学习/深度学习理论基础及Python编程能力，精通至少一种主流深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）
• 熟悉当前主流的大模型技术，包括基础架构、微调（LoRA等）及Prompt Engineering，具备模型定制能力
• 具备软件工程素养，熟悉容器化（Docker/K8s）、微服务等技术，能独立完成从模型到服务的全链路部署
• 良好的沟通协作与项目管理能力，能够推动跨团队协作，并在技术基础薄弱的环境中主动解决问题

申请策略

• 深入了解中国远洋海运集团的数字化战略和近期在AI领域的动作，思考自己的技能如何与之结合
• 面试时准备展示自己从模型调试到部署上线的端到端解决问题的能力，最好有可视化的成果（如系统截图、性能数据）
• 突出Python及深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）的实战项目经验，特别是涉及模型训练、调优的完整案例
• 重点描述大模型相关的技术实践，如微调（LoRA/QLoRA）、Prompt工程、RAG应用等经验
• 强调工程部署能力，列举使用Docker/Kubernetes部署和管理AI服务的项目经验
• 如果有带领小团队或协调外部供应商完成项目的经历，请务必写明，以匹配岗位的团队协作要求
• 系统性地梳理和总结大模型微调与部署的全流程技术栈，并准备一个可以深入阐述的代表性项目
• 加强对云原生技术（如Kubernetes）和MLOps相关工具的了解，提升模型工程化落地的专业度

面试指南

• 对于技术深度问题（如项目经历、模型技术），采用STAR原则，清晰阐述背景、任务、行动和结果，突出个人技术贡献和思考
• 对于方案设计类问题，先明确业务目标和技术约束，然后分步骤（数据处理、模型选型、训练、部署、监控）阐述你的思路，体现系统思维
• 对于团队协作和冲突解决类问题，侧重描述沟通、协调、推动过程，展现你的责任感和协作能力
• 请介绍一个你负责的、从模型开发到上线部署的完整AI项目，你具体负责哪些环节？遇到了哪些技术或工程挑战？
• 你对目前主流的大模型技术（如Transformer、微调方法、推理优化）有哪些理解和实践经验？
• 如果需要将一个大模型应用到一个具体业务场景（例如风控模型或客服助手），你会如何设计技术方案？
• 当你的技术方案与业务部门需求或现有系统架构存在冲突时，你会如何处理？
• 请描述一次你带领团队（或协调多方）完成任务的经历，你是如何分工和保证进度的？