预训练（数据/算法）研究员

优缺点分析

角色解读

• 从初级研究员成长为预训练领域的专家，主导前沿算法创新
• 向技术Leader或首席科学家方向发展，引领团队攻克AGI核心难题
• 有机会在顶级会议发表论文，成为学术界和工业界公认的AI权威
• 设计并优化深度学习模型结构，探索新型网络架构和训练方法
• 研究训练动力学，开发高性能优化器，建立scaling law指导模型扩展
• 搭建数据生产管线，构建高质量数据治理体系，通过数据实验提升模型智能
• 精通深度学习理论与算法，至少在一个方向有深入研究和独立见解
• 出色的编程能力，熟悉Python和主流深度学习框架（如PyTorch）
• 具备严谨的科学精神和优秀的研究品味，能够独立发现并解决问题

申请策略

• 在简历和面试中展现对AGI的热情和信仰，表达与团队使命的契合度
• 准备一个自己最深入的研究方向的技术演讲，体现独立思考和解决问题的能力
• 突出代表作（高引用论文）或竞赛成绩（NOI/CMO等），证明研究能力和深度
• 详细描述在顶尖AI公司或实验室的核心项目经历，强调个人贡献和成果
• 展示对模型行为的独特理解或对scaling law的深入见解，体现研究品味
• 系统阅读预训练领域最新论文，特别是关于模型架构、优化器和scaling law的经典工作
• 加强编程实践，熟练使用分布式训练框架（如DeepSpeed、Megatron）和AI工具
• 参与开源项目或自己实现论文模型，积累实际工程经验

面试指南

• 对于技术原理问题：先概述核心概念，然后结合自己的实践经验或论文观点，最后提出自己的思考或改进建议
• 对于开放性问题：从多个维度分析（如理论、工程、实验），提出假设并设计验证方案，展现研究思维
• 对于项目经历问题：采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出个人贡献和挑战解决过程
• 请解释你对scaling law的理解，以及如何在实际训练中应用它？
• 设计一个高效的优化器，你会考虑哪些因素？如何评估其性能？
• 在数据预处理中，如何保证数据质量？请描述一个完整的数据治理流程
• 你如何看待当前Transformer模型的局限性？有什么改进思路？
• 请分享一个你最具代表性的研究成果，并说明其创新点和影响