北京-大模型算法工程师（基座研发方向）(J101234)

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：从算法工程师成长为技术专家，主导核心模型架构设计
• 管理方向：可转向团队管理，带领小组攻克技术难题
• 业务方向：深入业务场景，将模型能力转化为产品价值
• 负责文心基础大模型的核心算法研发，提升模型在编码、推理等方面的能力
• 探索预训练、后训练及对齐技术，优化模型训练效率和综合性能
• 建设数据体系，研究数据去重、合成数据等方法，支撑模型迭代
• 跟踪前沿进展，推动技术创新并落地到业务场景
• 深入理解大模型预训练、微调、强化学习等技术流程
• 具备扎实的编程和算法能力，熟悉深度学习框架（如PaddlePaddle/PyTorch）
• 有数据分析和问题解决能力，能够独立优化模型表现
• 了解稀疏模型架构、超长上下文等前沿技术

申请策略

• 深入了解百度文心大模型的技术路线和业务布局，面试中展现技术热情
• 准备一个完整的技术方案，如如何提升模型推理能力
• 突出大模型相关项目经验，特别是预训练、微调或强化学习的实践
• 强调在顶级会议或竞赛中的成果，如论文、获奖等
• 展示数据分析能力，如通过数据清洗提升模型效果的具体案例
• 补充稀疏模型架构、超长上下文等前沿技术的理论认知
• 熟悉强化学习算法（如PPO、DPO）及其在大模型中的应用
• 掌握数据合成与清洗工具，提升数据处理能力

面试指南

• 结构化回答：先概述原理，再结合具体项目经验，最后总结效果
• 问题解决类：分析问题→假设原因→验证方法→优化结果
• 技术对比类：列出不同方法的优缺点，结合场景给出选择
• 请详细解释大模型预训练中使用的优化器（如AdamW）的原理和调参经验
• 如何设计一个数据去重策略来提升训练数据质量？
• 描述强化学习在大模型对齐中的应用，你如何设计奖励模型？
• 如果你发现模型在某个任务上表现不佳，你会如何分析并改进？
• 谈谈你对稀疏模型架构（如MoE）的理解和优缺点