后训练（数据/算法）研究员

优缺点分析

角色解读

• 从研究员成长为后训练领域专家，主导Base模型能力释放策略
• 向算法Leader发展，带领团队攻克多模态、Agent等复杂场景
• 横向迁移至预训练、推理优化等相邻领域，成为全栈AI科学家
• 持续优化强化学习算法（如RLHF、PPO），提升预训练模型的推理与交互能力
• 构建自动化数据管道，清洗、筛选、合成高质量后训练数据，覆盖写作、问答、Agent等场景
• 设计多维评测体系，精准定位模型短板，并驱动算法与数据侧的针对性优化
• 深入理解大模型后训练范式，熟悉RLHF、PPO、GRPO等主流强化学习框架
• 扎实的数据工程能力，能够系统化处理复杂、多源数据
• 对模型评测有方法论层面的思考，能设计出反映真实能力边界的评测方案

申请策略

• 关注深度求索的技术博客和开源项目，了解其Base模型特点
• 面试前准备一个完整后训练案例分析，展示从数据到算法到评测的闭环思考
• 突出后训练相关项目经验，如RLHF、PPO的实际落地案例
• 强调数据管线建设成果，如自动化数据清洗、合成系统的设计与收益
• 展示评测方法论，如自定义的评测指标或benchmark设计
• 若缺乏RLHF经验，可先学习主流框架（TRL、DeepSpeed Chat）并复现论文
• 提升大数据处理能力，熟悉Spark、Ray等工具

面试指南

• 对于技术细节问题，按‘背景-方法-挑战-结果’结构回答，重点突出你的思考和贡献
• 对于开放性问题，先明确目标，再拆解步骤，最后强调可落地的方案
• 请详细描述你参与过的RLHF项目，包括算法选型、数据设计、训练策略及效果
• 如何评估一个后训练数据集的质量？你有哪些自动化清洗和合成的思路？
• 假如模型在Agent场景中表现不佳，你会如何定位问题并制定优化方案？
• 你对当前主流评测基准（如MMLU、GSM8K）有什么看法？如果让你设计一个能反映模型真实能力的评测方案，你会怎么做？
• 阅读大模型后训练领域经典论文（RLHF、DPO、GRPO等），理解原理和优缺点
• 准备1-2个你主导或深度参与的后训练项目，能够清晰讲解设计决策和实验细节