资深研发工程师（模型工程）

优缺点分析

角色解读

• 从模型训练专家成长为技术负责人，主导大模型训练体系架构
• 向AI架构师方向发展，负责模型设计与算法创新
• 深入强化学习方向，成为RLHF领域专家
• 负责百亿/千亿参数大模型的预训练、SFT和强化学习训练优化
• 使用性能分析工具定位并解决分布式训练中的通信瓶颈、收敛困难等技术问题
• 协同团队推进模型架构迭代，确保训练过程的稳定性和效率
• 精通PyTorch及Megatron-LM/Deepspeed等分布式训练框架
• 熟悉Transformer及主流大模型结构（GPT、LLaMA等）
• 熟练使用Nsight System等性能分析工具进行训练优化
• 具备AI Coding工具使用和提示词工程能力，提升开发效率

申请策略

• 准备1-2个技术深度的项目案例，详细描述问题、解决过程和效果
• 了解滴滴在网约车场景下的大模型应用，思考如何将技术转化为业务价值
• 突出大模型预训练、微调或强化学习的实际项目经验
• 展示分布式训练优化案例，如降低通信开销、提升资源利用率
• 提及开源贡献（如Megatron-LM）或相关论文发表
• 深入掌握Megatron-LM和Deepspeed的源码与调优技巧
• 学习强化学习框架Verl，了解RLHF完整流程
• 练习使用AI Coding工具（如Copilot）并总结提示词工程经验

面试指南

• 采用STAR法则：情景、任务、行动、结果，清晰描述技术问题与实践
• 从定位问题、分析根因、设计解决方案、验证效果四步展开
• 结合数据与指标，量化优化效果，体现工程思维
• 如何优化分布式训练中的通信瓶颈？请举例说明
• 训练过程中遇到模型不收敛，你会如何排查和解决？
• 描述一次你使用Nsight System进行性能分析的经历
• 你如何看待AI Coding工具对工程师工作效率的提升？
• 为什么选择加入滴滴？你对网约车大模型有什么了解？