深圳-大模型研发工程师(J100834)

优缺点分析

角色解读

• 可向大模型架构师方向发展，深入优化推理性能和工程架构
• 也可转向AI产品方向，结合业务需求设计创新的AI应用
• 在百度这样的大厂，积累经验后可晋升为技术专家或团队管理者
• 负责大模型应用系统的研发，包括推理服务、工具链和数据管道等
• 与算法团队协作，将大模型能力快速集成到业务产品，构建RAG、Agent等AI应用
• 优化大模型调用链路，提升系统响应速度与稳定性，并推动工程化最佳实践
• 精通Python，具备大模型API调用与应用开发经验
• 了解RAG、Agent、Prompt Engineering等大模型应用技术
• 熟悉Docker、Kubernetes等容器化技术者优先

申请策略

• 了解百度的AI业务布局，如文心大模型，并在面试中展示相关思考
• 准备1-2个完整的大模型应用项目案例，详细说明技术选型和优化过程
• 突出大模型相关项目经验，如RAG系统、Agent开发或推理优化
• 强调Python编程能力和实际应用开发案例
• 如有Docker/Kubernetes使用经验，务必列出
• 深入学习vLLM、LangChain等主流大模型工程化框架
• 补全Agent、Prompt Engineering等技术的实战经验

面试指南

• 技术问题可围绕核心概念、实践经验和优化思路展开
• 项目经历问题用STAR法则：情境、任务、行动、结果
• 对比类问题需指出各自优缺点和适用场景
• 请描述你使用大模型API开发一个应用的经历
• RAG系统的关键组件有哪些？如何优化检索质量？
• 如何设计一个高并发的大模型推理服务？
• 你对vLLM和LangChain的理解和对比
• 在团队协作中，如何与算法工程师有效配合？