大模型应用算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 可沿大模型算法专家路线发展，深耕微调对齐、多模态、Agent 等方向
• 随着完整项目经验积累，可承担技术负责人或算法团队管理职责
• 在 AI 产品规模化落地中积累业务理解，向算法架构师或 AI 产品技术负责人拓展
• 负责大模型微调、对齐优化与训练/推理全流程，持续提升模型性能、效率和鲁棒性
• 面向对话、内容生成、Agent、端侧多模态等场景独立设计并落地算法方案，优化准确率与生成质量
• 跟踪 NLP/LLM 顶会与开源进展，主导 Transformer 改进、多模态融合、Agent 等技术预研
• 与产品、工程团队协同，把技术方案推进到产品化和规模化落地
• 精通 Python，熟练使用 PyTorch/TensorFlow，并具备框架底层调优经验
• 扎实的 NLP 基础，深入理解 Transformer、GPT/BERT 等 LLM 原理
• 具备 3 年以上大模型研发经验，主导过完整落地项目
• 能拆解复杂技术问题，快速定位训练、调优或落地瓶颈，并具备跨团队沟通能力

申请策略

• 投递前了解智谱在大模型产品、Agent 和端侧多模态方面的业务布局，准备针对性案例
• 简历中尽量用数据说明项目规模和效果，面试时清晰表达技术选型与落地权衡
• 突出 Python、PyTorch/TensorFlow 及分布式训练、算子优化等底层调优经验
• 用量化指标说明主导过的完整大模型落地项目，如效果提升、推理成本下降或业务收益
• 展示 SFT/LoRA、DPO/RLHF、Transformer 改进、Agent、多模态等方向的项目经验
• 体现跨产品/工程团队协作和从原型到规模化落地的推进能力
• 系统梳理 RLHF/DPO 等对齐算法和 LoRA 等高效微调方法的原理与实践
• 补强推理优化、分布式训练、算子调优等工程能力，准备可讲述的性能优化案例

面试指南

• 用 STAR 结构讲项目：业务背景、目标指标、技术方案、遇到的瓶颈和量化结果
• 技术题先讲原理和适用边界，再结合项目说明取舍，最后给出可验证的评估指标
• 落地题突出跨团队协作：如何对齐产品目标、拆解工程任务、管理风险并复盘迭代
• 请介绍一个你主导的大模型微调或对齐项目，目标、方案和最终效果是什么？
• SFT、LoRA、DPO、RLHF 分别适合什么场景？你在项目中如何选择和组合？
• 如何优化大模型训练或推理效率？请举例说明算子或分布式配置层面的实践
• 在 Agent 或端侧多模态场景中，你会如何设计算法方案并评估效果？
• 面对产品需求和工程资源限制，你如何推动大模型方案从原型到规模化落地？