北京-大模型算法工程师(J100728)

优缺点分析

角色解读

• 技术专家方向：从算法工程师逐步成长为LLM领域技术专家，主导核心模型架构设计
• 团队管理方向：积累项目经验后，可带领算法小组或团队，负责技术方向规划
• 研究创新方向：持续跟进学术前沿，将研究成果转化为论文或技术专利，提升行业影响力
• 负责大语言模型的预训练、后训练（SFT/RLHF）及落地应用算法研发，持续提升模型在推理、代码生成等任务上的能力
• 结合强化学习、检索增强（RAG）、思维链（CoT）等前沿技术，探索模型能力边界突破
• 设计数据策略与评估体系，驱动模型质量迭代，并将学术成果快速转化为工程实践
• 扎实的机器学习与深度学习理论，熟悉Transformer架构及主流LLM原理
• 精通Python编程，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、SFT、RLHF）及常用优化方法
• 具备NLP或相关方向的研究/项目经验，有顶级会议论文发表为佳

申请策略

• 提前了解百度在LLM领域的产品应用（如文心一言），思考如何结合自身经验贡献价值
• 关注岗位发布渠道，可尝试内部推荐以增加面试机会
• 突出大模型或NLP相关项目经验，尤其是预训练、微调、RLHF等实践
• 列出顶级学术会议论文发表，标明具体贡献
• 强调Python、PyTorch/PaddlePaddle等技能熟练度，以及大规模数据处理经验
• 如有开源项目或竞赛成绩，可一并展示
• 系统学习LLM原理、训练范式（预训练、SFT、RLHF）和最新论文（如GPT、Llama系列）
• 动手实践：复现经典模型或参与开源LLM项目，积累训练调优经验

面试指南

• 针对原理类问题：先给出定义，再阐述关键公式或推导，最后举例说明实际应用
• 针对设计类问题：明确目标 → 提出方案 → 分析优缺点 → 结合实际经验给出优化建议
• 针对评估类问题：介绍常用指标（如困惑度、BLEU、ROUGE），说明局限性，再提出更全面的评估思路（如人工评价、多维度测试）
• 请解释Transformer的Self-Attention机制和位置编码
• 大模型训练中常用的混合精度训练、梯度检查点等技术的原理是什么？
• 如何设计RLHF中的奖励模型？训练时有哪些注意事项？
• RAG（检索增强生成）的核心流程是怎样的？如何提升检索质量？
• 你如何评估大模型的生成质量？有哪些常用的指标和评估方法？