千问事业部-千问/夸克-大模型强化学习专家-前沿技术攻坚

优缺点分析

角色解读

• 技术路线可成长为强化学习领域专家或算法技术带头人
• 可向AGI研究方向发展，参与前沿技术攻坚
• 有机会转入产品技术管理岗位，负责AI产品技术方向
• 负责通过强化学习提升大模型的决策与认知能力，实现多模态交互和感知-决策闭环
• 研发新一代强化学习算法，增强大模型在工具调用、复杂环境交互和多智能体场景下的能力
• 优化大规模分布式强化学习框架，提升万卡集群下的训练效率
• 将研究成果融入千问与夸克产品，推动AGI在真实业务中落地
• 扎实的强化学习理论基础，熟悉RLHF、RL reasoning、Agentic RL等前沿方向
• 熟练使用PyTorch、Transformers、Megatron-LM等深度学习框架，具备优秀的编程能力
• 有大规模分布式训练经验，熟悉RL框架优化
• 良好的沟通协作和解决问题的能力

申请策略

• 提前了解千问和夸克产品特点，在面试中能表达如何将强化学习应用于具体产品场景
• 准备一个完整的项目复盘，展示从问题定义到算法设计再到工程实现的完整链路
• 突出强化学习项目经历，特别是RLHF、RL reasoning、Agentic RL等方向的落地案例
• 强调大规模分布式训练经验，包括多卡/万卡集群的训练优化实践
• 如有顶级学术论文（NeurIPS、ICML等）务必突出，这是加分项
• 展示编程能力，如熟练使用PyTorch/Megatron-LM等框架
• 若对RLHF不够熟悉，可以系统学习大模型对齐技术，并复现相关实验
• 了解主流的强化学习算法（PPO、DPO等）及其在LLM中的应用

面试指南

• 使用STAR法则回答项目经验：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，突出量化结果
• 针对技术原理题，先阐述基础概念，再结合实践经验和教训，展示深度思考
• 对开放性问题，展现结构化思维，从问题定义、方案设计、风险评估等角度展开
• 请详细说明你在大模型RLHF中的项目经验，包括算法设计、训练稳定性和效果评估
• 如何处理强化学习训练中的奖励黑客问题？
• 在大规模分布式强化学习训练中，你遇到过哪些性能瓶颈？如何优化？
• 如何设计一个让大模型具备多智能体协作能力的强化学习框架？
• 谈谈你对AGI的理解，以及强化学习在其中的作用