算法工程师-大模型后训练 (Post-training)

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：在模型后训练领域深耕，成为大模型训练方向的权威专家
• 技术管理路线：带领团队负责核心模型训练项目，向技术经理或总监方向发展
• 跨领域发展：基于对模型能力的理解，转向AI产品、解决方案或架构设计等方向
• 负责构建和合成高质量的训练数据，覆盖推理、通用及垂直领域，以突破模型能力瓶颈
• 设计和优化强化学习算法（如RLHF、RLVR），训练多维度的奖励模型，提升模型与人类偏好的对齐度
• 优化模型在真实业务场景中的自适应决策和工具调用能力，提升系统鲁棒性
• 主导模型从预训练到后训练的全链路优化，解决多阶段训练中的冲突与能力遗忘问题
• 深入理解大模型后训练技术，包括数据构造、RL算法和偏好对齐
• 精通Python和PyTorch，熟悉vLLM、verl等LLM框架
• 具备扎实的代码工程能力，能够将算法设计落地为高效代码
• 具备跨学科协作能力，能与工程、产品团队紧密合作

申请策略

• 了解阿里巴巴在AI大模型领域的布局和业务方向，在面试中展现对业务的思考
• 准备一个能体现你技术深度和项目影响力的案例，并清晰阐述你的贡献
• 突出大模型后训练或相关领域的项目经验，如RLHF、SFT、数据合成等
• 强调算法设计到代码落地的完整能力，展示在Python、PyTorch等框架上的熟练度
• 量化项目成果，如模型性能提升、业务指标改善等，体现影响力
• 如有开源项目或技术博客，可附上链接，展示技术热情和深度
• 系统学习强化学习（RLHF、PPO等）和模型对齐技术
• 熟悉主流LLM框架（如vLLM、verl）的实现原理

面试指南

• 回答项目经验时，可采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出你的思考过程和量化成果
• 回答技术问题时，先阐述核心概念，再结合项目经验说明，最后总结你的思考
• 回答开放性问题时，展现你的系统思维，从数据、模型、评估等多个维度进行分析
• 请详细介绍一下你在大模型后训练方面的项目经验，特别是RLHF或SFT部分
• 如何设计一个高质量的数据合成流程？请结合具体场景说明
• 在模型训练过程中，如何解决多阶段数据冲突和能力遗忘的问题？
• 请谈谈你对RLHF、RLVR等不同强化学习算法的理解，以及它们的适用场景
• 如何评估一个Reward Model的效果？有哪些关键指标？