大模型算法开发

优缺点分析

角色解读

• 晋升为技术专家或架构师，主导京东健康医疗大模型方向
• 横向扩展至其他AI领域或技术管理岗位，带领团队攻克难题
• 在医疗AI领域深耕，成为行业顶尖人才，参与制定技术标准
• 负责医疗大模型的后训练，包括持续预训练、指令微调、RLHF等对齐技术，提升模型在医学推理、长文本等任务上的能力
• 研发大模型智能体核心算法，涵盖意图理解、规划决策、工具调用等模块，增强Agent的自主决策和任务完成能力
• 将大模型应用于问诊、诊断等实际医疗场景，构建AI原生产品，提升医生效率并服务C端用户
• 扎实的NLP和大模型理论基础，熟悉Transformer架构及微调方法
• 熟练掌握Python和深度学习框架（如PyTorch），有实际模型训练经验
• 具备RLHF、DPO等对齐技术的实践经验，了解数据合成和奖励建模
• 良好的逻辑分析和问题解决能力，能独立开展研发工作

申请策略

• 面试前准备一个完整的大模型项目案例，涵盖问题定义、技术选型、实验过程和结果分析
• 思考大模型在医疗场景的潜在伦理和安全问题，体现对行业的深入思考
• 突出大模型微调或RLHF项目经验，量化效果提升（如准确率、推理能力指标）
• 强调顶会论文（ACL/EMNLP等）或重要竞赛获奖，证明学术能力
• 展示与医疗相关的项目或背景，体现行业理解
• 说明独立解决复杂问题的案例，如数据合成、奖励模型设计
• 深入学习RLHF、DPO等对齐技术，动手实现小规模实验
• 了解医疗知识图谱和临床诊疗流程，提升领域知识

面试指南

• 使用STAR法则（背景、任务、行动、结果）结构化回答项目经验
• 结合理论基础和实际实验细节，展示对问题的深入理解
• 遇到挑战时，说明分析过程、尝试过的方案及最终选择的原因
• 请详细介绍一下你做过的大模型微调项目，包括数据、模型架构、训练策略和最终效果
• 如何设计一个奖励模型来对齐医疗大模型的输出？请举例说明
• 在数据合成中，如何保证生成数据的质量和多样性？
• 你如何看待大模型在医疗诊断中的可靠性和可解释性？
• 描述一个你解决过的技术难题，比如训练不稳定或收敛慢，你是如何处理的？