大模型算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 从算法研究员晋升为技术专家，主导核心模型研发方向
• 横向扩展至多模态、AI Agent等前沿领域，成为跨领域技术负责人
• 转向技术管理路线，带领团队攻克AGI关键难题
• 负责大规模语言模型和多模态模型的训练、微调和优化，包括预训练、指令微调、强化学习等关键技术环节
• 参与数据构建和评估体系建设，推动模型在业务场景中的落地应用
• 探索前沿模型架构（如MoE、注意力机制），进行底层技术创新
• 扎实的机器学习、自然语言处理和强化学习理论基础，具备独立研究能力
• 精通Python或C/C++，熟练使用PyTorch等深度学习框架，有分布式训练经验
• 在顶级会议发表过论文或主导过有影响力的大模型项目，有竞赛获奖经历更佳

申请策略

• 在简历中明确写出自己在论文/项目中的具体角色和技术贡献，避免笼统描述
• 关注京东大模型技术博客或开源项目，面试中展示对公司的了解
• 突出相关论文发表记录，尤其是ACL、NeurIPS等顶会，描述个人贡献和创新点
• 重点展示预训练、RLHF、模型优化等方向的项目经验，包括规模、技术难点和成果
• 强调编程竞赛或开源贡献经历，体现代码能力
• 深入强化学习算法（PPO、GRPO等）和分布式训练框架（DeepSpeed、Megatron）
• 补充多模态模型和多Agent系统知识，扩展技术广度
• 提前了解京东零售业务场景，思考大模型如何赋能电商推荐、客服等

面试指南

• STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述项目，突出技术挑战和你的创新点
• 对比不同方法（如全量微调 vs LoRA），结合实验结果说明选择理由
• 从数据、模型、训练三个层面分析问题，体现系统性思考
• 请详细介绍你参与过的一个大模型训练项目，包括数据、模型、训练策略和效果
• 如何设计指令微调数据集来提升模型在特定任务上的表现？
• 解释RLHF的原理，以及你在实践中遇到的困难和解决方案
• 你对MoE架构的理解？它在大模型中的优缺点是什么？
• 如何评估大模型的性能？除了标准基准测试，还有哪些你觉得重要的维度？