算法实习生（大模型）-【主站】

优缺点分析

角色解读

• 从实习生起步，成长为算法工程师，专注于大模型研发或边缘计算优化
• 可向更高级的算法专家、技术负责人方向发展，或转向产品经理等角色
• 持续积累前沿技术经验，为AI领域的深度创新打下基础
• 负责对多模态大模型进行定制化优化，如微调、量化等，以提升性能或压缩体积
• 在移动端等边缘设备上深度优化大模型推理链路，实现推理加速和硬件调度
• 参与实际项目，运用前沿算法解决复杂问题，并跟进学术前沿
• 熟悉大模型（LLM/VLM）原理、微调训练（如RLHF）及优化技术（量化、蒸馏等）
• 掌握C/C++、Python等编程语言，具备较强的工程实现能力
• 对计算机视觉、自然语言处理、多模态等AI领域有深入理解和项目经验

申请策略

• 提前研究快手的产品和技术方向，了解主站的业务需求
• 准备一个与大模型优化相关的个人项目或案例，以便在面试中展示
• 突出与大模型、多模态相关的项目经验，如微调训练、模型优化等具体成果
• 强调编程能力，特别是C/C++和Python在算法实现中的应用
• 展示对计算机视觉、NLP等领域的理解和学术跟进，如论文阅读、竞赛参与
• 深入学习大模型优化技术（如量化、蒸馏）和推理加速工具（如llama.cpp）
• 加强C/C++编程能力，熟悉移动端开发和硬件调度相关知识
• 关注学术前沿，阅读相关论文并尝试复现，提升技术敏感度

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验
• 结合具体技术原理（如微调流程、量化方法）进行解释，展示深度理解
• 强调问题解决思路，如何权衡技术方案的优缺点
• 如何对大模型进行微调训练？请举例说明RLHF的应用
• 在边缘端优化推理链路时，你会考虑哪些因素？如何基于llama.cpp做加速？
• 描述一个你参与过的多模态或CV/NLP项目，你在其中扮演什么角色？
• 如何平衡模型效果和推理速度？量化、剪枝等技术如何选择？
• 你如何跟进AI领域的最新技术进展？