算法工程师｜LLM / AI Agent 方向

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师逐步成长为技术专家，深入LLM/Agent领域，主导核心算法突破
• 向技术管理方向发展，带领算法团队，推动AI业务落地
• 横向扩展到其他业务线或AI平台组，成为跨领域技术架构师
• 设计和优化LLM与AI Agent在商家B端场景的算法能力，涵盖意图理解、任务规划、多轮对话等
• 针对商品管理、营销运营、客服等业务，开发RAG、Text-to-SQL、智能决策等算法方案
• 负责大模型应用的效果优化，包括Prompt策略、检索召回、模型微调等，提升准确性和稳定性
• 与工程、产品、运营等团队协作，将算法能力产品化，支撑商家经营助手、客服助手等应用迭代
• 扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉Transformer、Embedding、向量检索等
• 精通Python及PyTorch/Transformers等框架，有LLM应用实践经验
• 理解RAG、Prompt Engineering、Function Calling、Agent Planning等机制
• 具备强大的实验设计和问题分析能力，能通过数据驱动优化模型效果

申请策略

• 提前了解美团商家业务（如餐饮、到店），思考AI如何赋能商家经营
• 准备1-2个完整的LLM应用Demo，展示从数据到部署的全链路能力
• 突出LLM/AI Agent项目经验，特别是RAG、Prompt优化、Agent规划等具体案例
• 强调在NLP或深度学习领域的论文、竞赛或开源贡献
• 展示实验设计、模型评测和效果优化能力，提供量化的业务收益指标
• 深入掌握LangChain、AutoGPT等Agent框架，实践多Agent协作场景
• 熟悉模型微调（LoRA/QLoRA）和推理加速（vLLM/TensorRT）技术

面试指南

• 回答技术问题时，遵循「原理-实践-优化」结构：先简明解释核心机制，然后结合项目经验说明具体做法，最后提出改进思路
• 对于设计类问题，使用「需求分析-架构设计-关键技术-评估方案」框架，先明确约束条件，再逐步拆解
• 请解释RAG的工作流程，如何优化检索质量？
• 设计一个多Agent协作的系统，如何解决任务分配和冲突？
• 如何评估LLM应用的准确性？设计一个评测方案
• 在模型微调时，如何平衡性能和推理成本？
• 请描述一个你解决过的复杂NLP问题，具体步骤和结果
• 复习Transformer、Attention机制和主流LLM架构（GPT、LLaMA等）