预训练（数据/算法）研究员

优缺点分析

角色解读

• 成长为预训练算法专家或首席科学家，主导核心模型研发
• 向研究管理方向发展，带领团队攻克AGI关键技术难题
• 在学术和工业界发表高影响力论文，推动领域进步
• 设计并改进大规模预训练模型的网络结构、优化器和训练策略，提升模型性能
• 研究scaling law和训练动力学，指导模型扩展和资源规划
• 构建数据治理体系，优化数据配比和筛选，确保数据质量
• 开发自动和人工评估体系，持续监控模型能力并发现缺陷
• 精通深度学习理论及框架（如PyTorch），具备模型结构设计或优化器开发经验
• 编程能力极强，熟练使用Python和AI工具（如CUDA、分布式训练框架）
• 对预训练领域前沿有深入理解，拥有独立研究能力和创新思维
• 数据方向需掌握数据处理管道和相关技术（如Spark、数据清洗、合成数据）

申请策略

• 申请时需明确方向（算法或数据），并在简历中针对性地展示相关经历
• 了解DeepSeek的产品和技术博客，在面试中体现对齐公司价值观
• 突出深度学习领域的研究成果，如高质量论文（引用>100）或重大项目经验
• 强调编程能力，展示GitHub项目或开源贡献
• 用具体例子说明解决复杂问题的能力，例如模型结构改进或数据策略优化
• 如适用，提及竞赛获奖或跨团队协作经历
• 深入理解scaling law和分布式训练框架（DeepSpeed/Megatron）
• 学习最新模型架构（如MoE、Mamba）和优化器（如AdamW、Lion）

面试指南

• STAR法则：情境、任务、行动、结果，清晰展示工作贡献
• 对比分析：将你的方案与现有方法对比，突出独特性和有效性
• 量化结果：用指标（损失下降、加速比、数据效率等）支撑观点
• 请介绍一个你参与过的预训练模型结构优化项目，并说明其创新点
• 如何设计scaling law实验来预测模型在更大规模下的表现？
• 在处理数据时，如何确保数据质量并设计配比策略？
• 如何评估一个预训练模型的能力短板？请给出具体方法
• 你对当前预训练领域的最大挑战有什么看法？