【Dots】大模型Alignment模型体验算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕路径：成为大模型对齐与安全领域的资深专家或架构师，引领技术方向
• 工程管理路径：带领团队负责更复杂的模型系统或业务线，向技术负责人发展
• 跨领域探索：将大模型能力与小红书社区、电商等业务深度融合，成为AI产品架构师
• 设计与优化大模型后训练（如RLHF/SFT）的全流程，确保模型智能、安全
• 构建人机协同的反馈系统，自动化数据对齐与质量评估
• 研究并提升模型的推理、工具调用、记忆与个性化能力
• 建立模型安全评估与对齐机制，防范风险并量化模型表现
• 扎实的机器学习与深度学习理论基础，并熟练掌握至少一种主流框架（如PyTorch）
• 深入理解SFT、RLHF、DPO等后训练技术原理，并有相关实践经验
• 具备优秀的实验设计与问题定位能力，能通过数据分析驱动模型迭代
• 良好的沟通协作能力，能高效推动跨职能项目落地

申请策略

• 深入理解小红书的业务模式和AI战略，思考大模型能力如何为社区和电商赋能
• 准备好详细阐述你对‘模型对齐’和‘安全性’的理解，不仅仅是技术定义，还有实践中的权衡
• 突出在机器学习/深度学习框架（如PyTorch）下的项目经验，尤其是与模型训练、微调相关的内容
• 详细描述与SFT、RLHF、对齐、评估等相关的工作或研究经历，即使只是部分环节
• 强调问题解决能力，举例说明如何通过实验设计与分析定位并解决模型性能问题
• 如有相关顶会论文、竞赛成绩或开源贡献，务必重点列出
• 系统复习并跟进大模型后训练（尤其是RLHF/DPO）及安全对齐领域的最新论文与实践
• 通过复现经典论文或参与相关开源项目，积累端到端的模型训练与调优经验

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化描述项目经验，重点突出你的技术决策和贡献
• 回答技术原理问题时，先阐述核心概念和流程，再结合你的实践或论文理解，指出其中的关键（如奖励模型的设计、RL训练的稳定性）
• 对于开放性的设计或评估问题，从多个维度（如自动化评测、人工抽检、红队测试、对比基线模型）系统性地提出方案，并说明理由
• 请描述一个你主导或深度参与的模型训练/优化项目，遇到的主要挑战是什么？如何解决的？
• 你对RLHF（从人类反馈中学习）的流程和关键难点有什么理解？
• 如何评估一个大模型的‘安全性’或‘价值观对齐’程度？你会设计哪些测试用例？
• 如果模型在某个任务上表现不佳，你会如何分析和定位问题？
• 你如何看待大模型的‘幻觉’问题？有哪些潜在的缓解方法？