深圳-大模型算法工程师(J100681)

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师成长为技术专家，深入大模型核心算法研究
• 向技术Leader方向发展，带领团队攻克关键技术难题
• 横向扩展到AI产品、技术战略等方向，成为综合型AI人才
• 设计和训练大语言模型，包括预训练、SFT和RLHF等全流程
• 探索模型在推理、代码生成、多轮对话等任务上的能力提升方法
• 结合强化学习、RAG、思维链等前沿技术突破模型性能边界
• 构建数据策略和评估体系，持续迭代模型质量
• 扎实的机器学习和深度学习理论基础，熟悉Transformer架构
• 精通Python，熟练使用PyTorch或PaddlePaddle等深度学习框架
• 了解大模型训练流程（预训练、微调、RLHF），有NLP项目经验
• 具备阅读和复现前沿论文的能力，有学术发表经历更佳

申请策略

• 关注百度飞桨生态和文心系列模型动态，面试中展示对百度技术路线的了解
• 准备一个完整的大模型项目案例，从问题定义到实验对比，体现系统性思考
• 突出大模型或NLP相关项目经历，说明你在其中的具体贡献
• 强调发表的论文或开源工作，体现研究能力
• 展示Python和深度学习框架的熟练掌握，以及数据处理和实验管理能力
• 若缺乏大模型经验，可先参加公开的LLM微调竞赛或复现经典论文
• 熟练掌握PyTorch分布式训练（如DDP、DeepSpeed）和模型部署工具
• 补充强化学习相关知识，尤其是RLHF原理和实践

面试指南

• 先清晰陈述核心概念和原理，再结合实际项目经验举例说明
• 对比不同方法（如SFT vs RLHF）的优劣，展示技术选型思考
• 最后总结个人见解或改进方向，体现深度思考
• 请解释Transformer的self-attention机制及其数学原理
• 大模型预训练的数据清洗和去重策略有哪些？如何平衡数据质量与多样性？
• RLHF的流程是怎样的？PPO算法如何应用于LLM对齐？
• 如何评估大模型的生成质量？有哪些自动评估指标和人工评估方法？
• 你如何理解思维链（CoT）？它在多步推理任务中如何提升效果？