小度云平台部_大模型算法工程师(J11437)

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深发展：从模型训练调优到核心算法创新，成为大模型领域专家
• 横向扩展：向多模态、知识增强、推理优化等方向延伸，拓宽技术广度
• 管理路线：未来可担任技术负责人，带领团队主导大模型研发项目
• 预训练和微调大语言模型，利用小度自有数据优化模型在特定场景下的表现
• 与数据工程师协作，对文本数据进行清洗、预处理和特征工程，确保训练数据质量
• 跟踪学术界最新研究，复现并改进前沿算法，推动模型效果提升
• 监控训练流程，调试模型收敛、过拟合等问题，优化训练效率
• 扎实的深度学习基础，熟悉Transformer架构及大语言模型训练技术
• 精通Python和C++，熟练使用PyTorch及Megatron-LM等分布式训练框架
• 具备科研能力，能快速阅读并理解英文论文，并将其中的方法落地为代码
• 较强的问题分析和调试能力，能处理大规模模型训练中的各类技术难题

申请策略

• 提前了解小度的具体产品场景（如智能音箱、车载等），思考大模型如何提升用户体验
• 在面试中展示你对模型训练效率、数据质量等实际问题的关注，体现工程思维
• 突出大模型相关项目经验，详细描述你在预训练/微调中的具体贡献和效果提升
• 展示编程能力：GitHub链接或代码片段，尤其是PyTorch和Megatron-LM的使用经验
• 强调论文阅读和复现能力，列出你跟踪过的顶会论文及其对你的启发
• 如果有分布式训练或优化经验（如混合精度、模型并行）务必写上
• 提前熟悉Megatron-LM框架，了解其分布式训练原理和配置方法
• 补充HuggingFace Transformers库的使用经验，以及常用的模型评估方法

面试指南

• 对于项目类问题，使用STAR法则：Situation（项目背景）、Task（任务目标）、Action（你的具体做法和原因）、Result（量化结果和你的思考）
• 对于原理类问题，先给出核心定义，再结合实际应用举例说明，体现理解深度
• 对于问题排查类，展示系统化思维：先确认数据、再检查模型结构、最后分析训练配置
• 请详细介绍你参与过的一个大模型预训练/微调项目，包括数据、模型、训练流程和效果
• Transformer的注意力机制如何实现？多头注意力和位置编码的原理是什么？
• Megatron-LM使用了哪些并行策略？它们分别解决什么问题？
• 训练大模型时遇到过loss不收敛或梯度爆炸吗？你是如何排查和解决的？
• 如何评估一个微调后的模型是否适合产品场景？你会设计哪些指标？