智能体算法工程师（J102787）

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师成长为智能体领域技术专家，主导核心算法研发与创新
• 可向技术架构师方向发展，负责大型智能体系统的架构设计与技术选型
• 有机会参与AGI领域前沿研究，向研究科学家或技术负责人方向发展
• 设计并优化通用智能体的核心算法，包括任务理解、长程规划、记忆机制等，提升智能体的自主决策能力
• 构建工具调用体系，使智能体能够准确选择并调用外部工具，处理复杂多工具编排场景
• 探索多智能体协同架构，实现任务分工与结果聚合，推动智能体在真实业务中应用
• 建设评估体系与数据飞轮，通过SFT、RL等方法持续提升模型的Agent性能，并跟踪前沿技术快速落地
• 扎实的机器学习与深度学习基础，深入理解Transformer和大语言模型原理，熟练使用PyTorch等框架
• 具备LLM训练实践经验，如SFT、RLHF/DPO、模型评估等，能够独立进行模型优化
• 有Agent相关研发经验，包括任务规划、工具调用、RAG或多智能体框架（LangGraph、AutoGen等）
• 良好的沟通协作能力，能够与团队合作推动技术落地，对通用智能体方向有长期热情

申请策略

• 在面试前了解百度在智能体领域的布局和产品（如文心一言的Agent功能），结合自身经验思考可以如何贡献
• 准备一个完整的项目案例，从问题定义、方案设计、实验评估到最终效果，展示你的技术深度和落地能力
• 重点突出LLM训练相关项目经验，尤其是SFT、RLHF或模型评估方面的实际成果
• 详细描述Agent相关项目，如任务规划、工具调用、RAG或多智能体框架的使用，量化效果提升
• 展示对智能体领域的热情，比如个人博客、开源贡献或参与的前沿研究
• 强调编程能力和工程实现能力，如PyTorch、Python以及分布式训练经验
• 如果缺少Agent经验，可以学习LangGraph、AutoGen等框架，并动手实现一个简单的智能体应用
• 加深对RLHF的理解，阅读相关论文并尝试复现，提升模型对齐能力

面试指南

• 对于开放性问题，先明确问题边界，然后给出结构化方案（如从输入到输出分解步骤），最后用案例或数据支持
• 对于经验类问题，用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述项目，突出你的贡献和学到的教训
• 对于趋势类问题，结合具体论文或实践，展现你的技术视野和思考深度，同时联系实际应用
• 如何设计一个智能体的任务规划模块？请结合具体场景说明
• 你在训练LLM时遇到过哪些困难？如何通过SFT或RLHF解决？
• 如何评估智能体的工具调用能力？有哪些指标和方法？
• 谈谈你对Multi-Agent协同架构的理解，以及在实际中可能遇到的问题
• 你如何看待当前Agent技术的发展趋势？有哪些方向你认为最重要？