AI算法及研发方向

优缺点分析

角色解读

• 纵向深耕可发展为大模型架构师、AI算法专家或首席科学家
• 横向拓展可转向AI产品经理、技术负责人或业务线技术总监
• 长期可参与国家级/集团级AI标准制定与前沿技术预研项目
• 负责大模型在垂直行业的精调、微调与性能优化，设计科学的模型评估体系
• 结合向量数据库检索与提示词工程，构建并迭代产品的核心AI能力模块
• 跟踪行业前沿技术趋势，协同团队攻克算法落地难题，输出技术战略建议
• 推动大模型在实际业务场景中的部署应用，完成系统评测与持续算法调优
• 熟练掌握深度学习框架与大模型训练/微调技术（如LoRA/QLoRA等）
• 具备提示词工程设计与向量检索系统搭建能力，熟悉RAG架构原理
• 掌握算法评测指标设计与系统部署流程，具备较强的工程落地经验
• 具备良好的跨团队协作能力与技术文档撰写能力

申请策略

• 提前研究中国电信天翼云及AI业务布局，面试时展现技术对运营商场景的适配思考
• 准备清晰的个人技术路线图，说明短期目标与长期职业规划的契合度
• 重点突出大模型微调/评估实战项目，量化模型性能提升指标与业务收益
• 详细展示向量数据库选型、Prompt优化策略及RAG系统搭建的具体实践
• 强调算法调优与系统评测的闭环经验，体现技术对业务场景的实际赋能
• 强化LangChain/LlamaIndex等主流大模型应用框架的熟练度
• 补充模型压缩、推理加速（如vLLM/TensorRT）等工程化部署技能
• 提升对垂直行业知识图谱构建与数据清洗预处理的理解与应用能力

面试指南

• 采用STAR法则结构化回答，清晰交代业务背景、技术选型依据、核心难点与量化成果
• 强调评估体系的科学性，说明定量指标（如BLEU/ROUGE/准确率）与定性人工评测的结合方式
• 展现工程化思维，将技术问题拆解为数据、模型、推理、部署四个维度逐一分析
• 请详细介绍一个你主导的大模型微调项目，你是如何设计评估指标并验证效果的？
• 面对长上下文窗口限制或模型幻觉问题，你的技术排查与优化思路是什么？
• 如何将向量检索与大模型结合解决具体业务问题？遇到过哪些工程瓶颈？
• 在资源受限或数据质量不佳的情况下，你会如何调整模型训练策略？
• 系统复习Transformer架构、Attention机制及LoRA/QLoRA等高效微调技术的底层原理