算法工程师（大模型）

优缺点分析

角色解读

• 向大模型算法专家或技术负责人方向发展，主导核心算法方向
• 可转岗至其他AI应用领域，如搜索推荐、多模态、AI Agent等
• 积累LLM全链路经验后，有机会成为团队技术Leader或架构师
• 负责大模型在query理解、多语言翻译等方向的算法研究与突破，提升模型生成质量和泛化能力
• 设计LLM的规划-推理-反思技术闭环，开发复杂任务拆解、因果推断、自我纠错等高级认知能力
• 基于优酷搜索场景数据提供技术解决方案，推动前沿AI技术在业务中的落地和指标优化
• 扎实的NLP、深度学习基础，熟悉TensorFlow、PyTorch等框架，具备独立算法实现能力
• 有LLM实操经验，参与过大模型预训练、SFT、RLHF等项目
• 良好的逻辑分析和数理基础，有顶级会议/期刊论文者优先

申请策略

• 了解优酷搜索业务背景，思考大模型在视频搜索中的落地场景
• 关注阿里大模型技术动态（如通义千问），在面试中展现对团队方向的兴趣
• 突出LLM相关项目经验，如预训练、SFT、RLHF的具体贡献和效果
• 强调在顶级会议/期刊发表的论文，特别是NLP或深度学习方向
• 展示扎实的编程能力，特别是C++和深度学习框架使用经验
• 若有搜索、翻译或query理解相关经验，重点描述
• 深入复习Transformer、CoT、RLHF等大模型核心技术原理
• 补充强化学习、因果推断等相关知识

面试指南

• STAR法则：描述项目背景、任务、行动和结果，突出个人贡献
• 原理+实践：先解释技术原理，再结合你的项目经验说明如何应用
• 结构化思考：分点回答，先总后分，引用论文或实验对比
• 请详细讲解你参与过的LLM预训练或SFT项目，包括数据、模型、训练策略和最终效果
• 如何设计一个复杂任务拆解模型？请结合具体案例说明
• 思维链（CoT）的原理是什么？在实际应用中如何优化？
• 请比较Transformer和RNN在序列建模中的优劣
• 你如何看待大模型在搜索场景中的应用前景？