算法开发岗（西安）

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕算法领域，成为AI模型、大模型方向的技术专家或架构师
• 技术管理路线：积累项目经验后，可向技术团队负责人或项目经理方向发展
• 业务融合路线：深入理解移动通信业务，成长为AI与业务结合的复合型专家或产品经理
• 基于业务需求设计并搭建AI模型，完成从数据处理到模型部署的全流程开发
• 将训练好的算法模型应用于海量业务数据，构建精准用户画像和可扩展模型，直接支撑运营决策
• 持续跟踪模型上线效果，进行迭代优化以提升业务指标
• 关注大模型等前沿技术动态，探索新技术以驱动团队技术创新
• 需要具备扎实的编程功底，精通Python、C++/Java中至少一门语言，并熟练掌握TensorFlow或PyTorch等深度学习框架
• 必须深入理解机器学习、深度学习及大语言模型的核心原理与主流模型架构
• 需要掌握完整的数据处理流程，包括数据清洗、特征工程、模型训练与评估
• 需要良好的逻辑分析能力、沟通协作能力，能将技术方案与业务场景紧密结合

申请策略

• 深入了解中国移动的数字化转型战略以及“九天”大模型的相关进展，在面试中展现你对公司业务和技术的关注
• 准备几个你在算法项目中遇到的具体技术挑战及解决过程，这比泛泛而谈更有说服力
• 重点突出与大模型、机器学习、深度学习相关的项目经验，清晰描述你在项目中负责的模块（如模型设计、特征工程、训练调优）及量化成果
• 详细列出你熟练掌握的编程语言和AI框架，最好附上GitHub链接或技术博客以展示编码与实践能力
• 强调你的教育背景（硕士、相关专业）以及解决复杂技术问题的逻辑思维和学习能力
• 系统复习机器学习、深度学习经典算法原理，并动手复现经典模型或参加Kaggle等竞赛以巩固技能
• 深入学习大语言模型相关技术，如Transformer架构、主流大模型（如GPT、LLaMA等）的原理与微调方法
• 加强工程化能力，学习模型部署、性能优化及大规模数据处理的相关工具与实践

面试指南

• 对于项目问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述，重点突出你的技术决策和解决问题的思路
• 对于原理问题，阐述核心概念（如Attention机制、预训练与微调），并结合自己的理解或实践经验举例说明
• 对于开放性问题，结合行业知识和公司业务方向进行分析，展现你的技术视野和商业理解
• 请介绍一个你参与过的完整的机器学习/深度学习项目，你在其中扮演什么角色，遇到了哪些技术难点，如何解决的？
• 你对大语言模型（如GPT、LLaMA）的架构和训练原理有什么理解？
• 如何将一个算法模型应用到实际业务中并确保其效果？请描述一个评估和迭代优化模型的过程
• 在处理海量数据时，你会遇到哪些挑战？如何进行特征工程？
• 你如何看待当前人工智能技术的发展趋势，特别是大模型方向？