27届校招GLM算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 纵向深耕：成为Agent架构或强化学习领域的专家，主导下一代大模型的核心算法研发
• 横向拓展：从单一算法研究转向全栈AI系统工程师，负责从数据到部署的全链路优化
• 管理转型：凭借深厚的技术背景和科研成果，逐步带领团队攻克更复杂的AI难题
• 研究如何让AI模型更好地处理需要长时间规划和多步骤执行的复杂任务（如Deep Research）
• 开发和应用强化学习算法，让Agent（智能体）能够像人类一样通过试错和自我反思来优化决策
• 构建专门用于训练Agent的数据集和环境，确保模型能接触到高质量的交互轨迹
• 设计和优化合成数据生成流程，解决真实数据稀缺问题，提升模型对齐效果
• 扎实的计算机科学基础，精通Python及PyTorch等深度学习框架
• 深入理解Transformer架构及大模型训练原理，熟悉Megatron等分布式训练框架
• 掌握强化学习（RL）理论，特别是PPO、DPO或在线/离线RL在LLM中的应用
• 具备较强的科研能力，有顶会论文发表或高水平开源项目贡献者优先

申请策略

• 关注智谱AI的技术博客和开源社区，了解其最新技术动态和价值观
• 面试中可能会考察对‘长程任务’痛点的深刻理解，准备具体的案例分析
• 强调你的‘Pure Open’精神，如果参与过开源社区，这将是一个巨大的加分项
• 突出与LLM、Agent、RL相关的科研项目或实习经历，强调解决了什么具体难题
• 列出已发表的CCF-A类论文或顶级会议投稿情况，这是硬通货
• 展示对PyTorch/Megatron等框架的深度使用经验，如有多机多卡训练实战案例更佳
• 附上GitHub链接，展示参与的开源项目或自研的代码库，证明工程落地能力
• 深入研读GLM系列论文及近期关于Long-horizon reasoning的SOTA文献

面试指南

• STAR法则：情境(Situation)-任务(Task)-行动(Action)-结果(Result)，重点突出个人贡献和技术细节
• 理论结合实践：先阐述算法原理，再结合具体项目中的数据表现和消融实验进行分析
• 批判性思维：不仅展示成功，也要坦诚讨论失败尝试及其带来的启示，体现科研素养
• 请详细介绍你过去在LLM或Agent方向的研究/实习经历，你遇到的最大挑战是什么？
• 你是如何理解‘长程任务’（Long-horizon tasks）中的‘信用分配’问题的？有哪些解决方案？
• 在强化学习微调LLM时，如何处理奖励模型（Reward Model）的不一致性和过拟合问题？
• 请描述一下Megatron-LM或DeepSpeed在多机多卡训练中的关键优化点
• 如果让你设计一个用于代码生成的Agent训练环境，你会如何构建数据集和评估指标？