算法专家(MJ037229)

优缺点分析

角色解读

• 可向AI架构师、首席科学家方向发展，或转型为AI技术团队管理者
• 随着大模型技术在垂直行业的深入，可成为行业领先的AI应用专家
• 负责将大语言模型技术应用于在线旅游业务，解决智能问答、内容生成等实际问题
• 利用RAG、SFT等前沿技术优化模型效果与系统性能
• 主导从数据处理到模型部署的全流程算法迭代
• 精通LLM相关技术栈（RAG, SFT, RLHF, Multi-Agent）
• 扎实的机器学习/深度学习理论基础
• 熟练运用PyTorch及Python/Java/SQL进行开发与调试
• 优秀的Prompt工程能力及业务场景理解力

申请策略

• 准备详细的项目案例，说明如何平衡模型效果与成本/效率
• 了解携程的业务痛点，思考AI如何解决这些问题
• 展现良好的沟通协作能力，因为需要跨部门合作
• 重点突出LLM相关项目经验，特别是RAG、SFT、RLHF的具体实践细节和量化成果
• 展示在多模态、Agent或复杂业务场景下的问题解决能力
• 强调全流程模型开发经验
• 深入研究最新的大模型论文与开源项目，掌握最新的微调与对齐技术
• 提升Prompt Engineering的技巧与系统化思维

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历
• 重点阐述技术选型的理由、遇到的具体挑战、采取的解决方案以及最终带来的业务价值（如准确率提升、成本降低等）
• 对于开放性问题，展示系统性思维和前沿技术视野
• 请详细介绍你过往项目中RAG系统的架构设计及遇到的难点解决方案
• 针对旅游领域的NL2SQL任务，你是如何提升准确率并处理长尾问题的？
• 在SFT和RLHF过程中，你如何设计奖励模型或偏好数据以确保模型安全性与有用性？
• 如何评估和优化大规模LLM推理的成本与延迟？
• 如果让你设计一个基于Multi-Agent的旅游规划助手，你会如何划分Agent角色及协作机制？