北京-大模型研发工程师(J100679)

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：从大模型应用开发转向推理优化、模型训练，成为AI工程化专家
• 架构演进：成长为系统架构师，负责大型AI平台的设计与演进
• 管理路线：带领团队，负责AI应用方向的技术决策和产品落地
• 研发大模型应用系统，包括推理服务、工具链、数据管道，确保模型高效稳定运行
• 与算法团队协作，将大模型能力集成到业务中，构建RAG、Agent等智能应用
• 优化调用链路，提升响应速度和系统稳定性，解决工程化难题
• 参与数据工程建设，提升训练数据质量，推动模型能力迭代
• 扎实的Python编程能力，熟悉大模型API调用和应用开发
• 理解RAG、Agent、Prompt Engineering等大模型应用技术
• 熟悉Docker、Kubernetes等容器化部署工具，有工程化经验
• 了解vLLM、LangChain等主流大模型推理框架

申请策略

• 深入了解百度的文心大模型和产品线（如文心一言），在面试中展现对业务的理解
• 关注百度AI开放平台和技术博客，了解最新动态和技术方向
• 突出Python编程能力，展示大模型相关项目经验，如调用API、构建RAG或Agent
• 强调工程化能力，尤其是Docker、Kubernetes的使用案例
• 如果有开源贡献或技术博客，特别是有影响力的AI项目，务必列出
• 熟练掌握LangChain框架，动手搭建一个RAG应用作为项目经验
• 学习vLLM等推理优化工具，了解其原理和配置
• 补充容器化部署知识，通过K8s实践提升工程化水平

面试指南

• 项目经验类（STAR法则）：描述背景、任务、行动、结果，突出技术难点和解决方案
• 设计类问题：从需求分析、架构选型、性能优化、可扩展性等方面展开，体现系统思维
• 技术理解类：先定义概念，说明原理，再结合实际应用场景，展示深度
• 请描述你使用大模型API开发一个应用的完整流程，遇到过哪些问题？
• 解释RAG的架构，如何优化检索质量和答案准确性？
• 如何设计一个高并发的大模型推理服务？需要考虑哪些因素？
• 你如何理解Prompt Engineering？举例说明一个复杂的Prompt设计
• 介绍一下你对vLLM或LangChain的理解，它们解决了什么问题？