大模型算法工程师（J102217）

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：从算法工程师到高级算法工程师、技术专家，深入大模型核心算法研究
• 管理方向：可发展为技术负责人，带领算法团队，推动重点项目落地
• 行业方向：大模型是当前AI领域最热门赛道，未来可向多模态、通用人工智能等前沿方向拓展
• 负责大语言模型的预训练、微调、偏好对齐及强化学习等核心算法研发与优化
• 参与将大模型落地到智能问答、内容生成、代码生成等实际业务场景中，提升产品体验
• 构建高质量训练数据，设计数据清洗、合成、筛选策略，并对模型效果进行分析改进
• 扎实的深度学习与NLP基础，熟悉Transformer、Attention机制及LLM训练推理原理
• 熟练掌握Python及PyTorch框架，至少熟悉一种分布式训练框架如DeepSpeed、Megatron-LM
• 具备大模型数据构建、指令微调、RLHF、RAG或Agent等方向的实战经验

申请策略

• 关注百度文心大模型的最新技术动态和开源项目，在面试中展示对公司的了解
• 准备一个完整的大模型案例，从问题定义、数据构建、模型训练到效果分析，展示全链路能力
• 突出大模型相关项目经验，如预训练、微调、RLHF、RAG等，说明具体贡献和效果
• 强调分布式训练框架的使用经验，如DeepSpeed、Megatron-LM，并附上代码仓库链接
• 展示在数据构建与处理方面的能力，如数据清洗、合成、标注规范设计
• 深入学习强化学习（尤其是RLHF原理），动手实现一个简单的偏好对齐实验
• 熟悉业界主流大模型架构（如LLaMA、GPT、Qwen）及其训练推理加速方法
• 掌握至少一种分布式训练框架的调优技巧，如ZeRO、张量并行等

面试指南

• 对于原理类问题，使用STAR（情境-任务-行动-结果）方法，先阐述背景，再解释原理，最后结合实际经验
• 对于设计类问题，先明确目标，再列出可能方案，比较优劣，给出推荐方案并说明理由
• 请解释Transformer的Self-Attention机制及其优缺点
• 如何设计RLHF中的奖励模型？训练时需要注意什么？
• 在微调大模型时，如何选择是否使用全参微调还是LoRA？
• 针对具体业务场景（如智能问答），如何评估模型效果并迭代优化？
• 说说你对MoE（混合专家模型）的理解及其在大模型中的应用
• 复习Transformer、BERT、GPT等经典论文，重点关注LLM训练与推理的细节