算法工程师（J106626）

优缺点分析

角色解读

• 可向大模型算法专家、推荐系统架构师或AI产品技术负责人方向发展
• 积累工程化落地经验后，可晋升为高级算法工程师或技术主管，深入探索多模态与大模型融合的前沿应用
• 聚焦大模型技术在信息流推荐场景中的落地，负责内容理解、用户兴趣建模及推荐策略优化
• 设计并验证大模型算法方案（如Prompt工程、SFT/蒸馏），通过离线与在线指标评估模型效果
• 协同产研团队完成算法的工程化部署与规模化应用
• 扎实的机器学习/深度学习理论基础，熟悉LLM、推荐系统或NLP等至少一个方向
• 精通Python编程，熟练运用PyTorch或TensorFlow进行模型训练与实验
• 具备优秀的工程实现能力与数据分析思维，能独立推进问题迭代

申请策略

• 提前了解信息流推荐业务逻辑与技术栈
• 准备1-2个完整的大模型落地项目案例，重点说明从数据处理到线上评估的全流程
• 关注AI技术社区动态，展现技术热情
• 突出大模型微调（SFT/LoRA）、Prompt设计及推荐系统相关的项目经历
• 量化实验成果（如准确率提升、推理延迟降低）
• 强调Python与主流DL框架的熟练程度
• 补充大模型高效微调技术与推理加速知识
• 学习推荐系统经典架构（如DeepFM、DIN）及工业界实践

面试指南

• 采用STAR法则结构化回答项目经历，突出个人贡献与技术选型依据
• 针对效果评估问题，区分离线指标（如NDCG、AUC）与线上指标（如CTR、CVR），说明二者差异及对齐策略
• 优化类问题按“定位瓶颈-理论分析-工程实践-验证闭环”思路展开
• 请详细介绍你参与过的大模型微调或Prompt设计项目，遇到了哪些挑战？
• 如何评估大模型在推荐场景中的效果？离线指标与线上指标如何对齐？
• 在推荐系统中，如何利用离线数据指导线上策略优化？
• 遇到模型推理延迟过高时，你会如何进行优化？
• 复习Transformer架构、Attention机制及主流大模型微调技术