算法专家(MJ035591)

优缺点分析

角色解读

• 向AI算法专家方向深入，成为LLM落地领域的技术权威
• 可晋升为技术主管或架构师，带领团队攻克复杂算法问题
• 横向拓展至计算机视觉、推荐系统等其他AI领域，拓宽职业边界
• 负责将大语言模型（LLM）应用于携程的旅游业务场景，如智能问答、内容生成和多轮对话
• 利用RAG、SFT、RLHF等先进技术优化算法系统，提升生成质量、效率和可控性
• 参与模型训练、评测、部署的全流程，持续迭代算法效果
• 跟踪LLM和Agent等前沿技术，探索在业务中的落地可能性
• 扎实的机器学习和深度学习理论基础，精通Pytorch框架
• 熟练掌握Java、Python、SQL等编程语言，具备良好的Prompt工程能力
• 有LLM、RAG、Multi-Agent、用户画像等实际项目经验
• 数据敏感，逻辑清晰，具备优秀的沟通与抗压能力

申请策略

• 提前了解携程的旅游业务场景（如酒店、机票、攻略），思考如何用LLM解决实际痛点
• 关注公司AI团队的技术博客或公开分享，展现对公司的了解
• 突出LLM相关的项目经验，特别是落地案例和量化成果
• 强调RAG、SFT、RLHF等技术的实践细节和优化过程
• 展示数据分析能力，如如何处理数据特征、提升模型效果
• 深入理解Transformer架构和LLM原理，掌握常见微调方法
• 学习Multi-Agent系统和Memory机制，提升系统设计能力

面试指南

• 使用STAR法则：明确Situation、Task、Action、Result，量化成果
• 基于问题拆解：先分析问题本质，再给出多种方案并比较优劣
• 请详细介绍你参与过的LLM落地项目，包括目标、方案和效果
• 如何优化RAG系统的检索质量？举一个具体例子
• 如何处理多轮对话中的上下文丢失问题？
• 你用过RLHF吗？分享你的实践经验
• 如果让你设计一个旅游智能问答系统，你会怎么做？
• 复习LLM基础，包括Transformer、Prompt工程、Fine-tuning等