后训练（数据/算法）研究员

优缺点分析

角色解读

• 成为大模型后训练领域的专家，主导核心算法方向
• 晋升为技术负责人或研究科学家，带领团队攻关关键问题
• 拓展至Agent、通用人工智能等更前沿的研究领域
• 持续迭代强化学习算法（如RLHF、PPO），在预训练模型基础上进一步释放模型潜力
• 构建高质量、高多样性的后训练数据集，设计自动化数据清洗、合成管线
• 建立科学的多维度评测体系，覆盖通用能力和Agent场景，定位模型短板并推动优化
• 深入理解RLHF、PPO、GRPO等强化学习框架，具备算法设计到落地能力
• 扎实的数据工程能力，能从多源数据中提炼信号，实现流程自动化
• 模型评测方法论，不满足于标准benchmark，能设计有洞察力的评测方案

申请策略

• 关注公司技术博客和开源项目，了解团队成果与技术方向
• 准备一两个深入的项目案例，在面试中详细阐述技术细节
• 突出大模型后训练或强化学习相关项目经验，特别是RLHF落地案例
• 展示数据流水线自动化设计、数据清洗与合成的工程成果
• 体现评测方案设计的创新性，如自定义benchmark或指标
• 补强GRPO、RLVR等新型强化学习框架的实践经验
• 提升数据处理和合成能力，熟悉常见工具（如Python、Spark）
• 了解Agent相关技术，如工具调用、多轮交互等

面试指南

• 用STAR方法描述项目，突出你的贡献和量化结果
• 对比不同算法的优缺点，结合具体场景说明选择依据
• 从指标设计、数据多样性、人工评估等角度构建评测体系
• 讨论正则化、对抗训练、多样性采样等缓解过拟合的方法
• 描述pipeline设计：数据源、清洗规则、合成策略、质量控制
• 请详细介绍你做大模型后训练的一个项目，包括算法选择和效果
• RLHF与PPO的区别是什么？你如何选择使用哪种？
• 如何设计一个能反映模型能力短板的评测方案？