大模型/多模态算法工程师（J101408）

优缺点分析

角色解读

• 成为AI安全与对齐方向的专家，引领行业标准制定
• 向技术Lead或架构师发展，主导安全技术体系建设
• 可转型为通用大模型算法专家，覆盖训练、部署等更广泛领域
• 研究和开发大模型/多模态的AI安全技术，包括对抗防御、红蓝对抗等
• 参与后训练（SFT、RL）流程，优化模型在安全、伦理对齐方面的表现
• 分析海量bad case，定位模型缺陷并推动迭代改进
• 深入理解大模型和多模态技术，尤其是SFT和RL训练方法
• 熟悉AI安全和Alignment领域，具备攻防实战经验
• 具备从大规模数据中归纳问题、定位模型缺陷的能力

申请策略

• 准备一个自己处理过的安全案例或模型改进思路，在面试中详细阐述
• 关注百度AI安全团队的技术博客和开源项目，展现主动性
• 重点突出SFT、RL相关项目经验，尤其是安全对齐或对抗防御工作
• 展示发表的论文或竞赛成绩，证明学术能力
• 强调实际攻防案例或对bad case的分析优化成果
• 补充强化学习（RL）和偏好对齐（DPO/PPO）的实践知识
• 了解主攻攻击方法（如越狱提示、数据投毒）及防御机制

面试指南

• 先阐述技术原理，再结合自己的实践经验，最后提出优化思路
• 用STAR法则描述案例：情境、任务、行动、结果，突出你的角色和量化效果
• 请解释RLHF的原理，并说明如何应用于安全对齐？
• 你如何发现并修复模型中的越狱漏洞？请举例
• 如何处理多模态模型中的偏见或有害输出？
• 描述一个你从bad case中分析出模型缺陷并改进的经历
• 对于大模型安全，你认为未来有哪些关键挑战？
• 复习LLM后训练相关论文（如RLHF、DPO、PPO）及主流开源对齐库