RLHF 强化学习研究员（3D生成）

优缺点分析

角色解读

• 在AI Alignment领域深耕，成为RLHF专家，主导大模型对齐策略
• 向多模态生成方向拓展，结合3D生成与强化学习，成为跨领域研究员
• 有机会晋升为研究团队负责人或技术Leader，引领前沿技术探索
• 使用RLHF算法（如DPO、PPO、GRPO）对3D生成大模型进行偏好对齐，优化模型输出质量
• 研究RL scaling law在3D领域的应用，提升模型的推理和决策能力
• 与团队协作，设计和执行实验，分析模型表现并迭代改进
• 精通强化学习（RL）和RLHF算法，熟悉DPO、PPO、GRPO等
• 熟悉大语言模型（LLM）和扩散模型（Diffusion）技术
• 掌握至少一种RLHF框架（如openRLHF、Trlx、Verl）以及分布式推理加速工具（如Ray、vLLM）
• 具备扎实的编程能力和实验分析能力，能够独立进行模型训练和调优

申请策略

• 在求职信中表达对米哈游游戏产品的热情，以及对3D生成+RL方向的见解
• 关注米哈游的技术博客或开源项目，了解其技术方向，面试时可展示对公司的了解
• 突出强化学习相关项目经验，特别是RLHF或偏好对齐方向的实际案例
• 强调顶会论文发表经历（如ICML、NeurIPS、CVPR等），展示研究影响力
• 详细描述在分布式训练和推理加速方面的实践经验，如使用Ray、vLLM等
• 列出熟悉的具体算法（DPO、PPO、GRPO）和框架（openRLHF等），体现技术深度
• 深入复习RLHF算法原理和实现细节，熟悉最新研究论文
• 动手实践开源RLHF框架（如openRLHF），搭建小规模实验环境

面试指南

• 对于算法对比题，先清晰阐述每个算法的核心思想和数学基础，再对比差异，最后结合应用场景给出选择建议
• 对于设计题，采用STAR结构：说明目标（提升3D生成质量），描述方法（RLHF框架、奖励模型、数据收集），预期效果，以及可能的风险应对
• 对于优化题，从数据并行、模型并行、流水线并行、通信优化等角度系统分析，并结合具体工具（如Ray、vLLM）给出解决方案
• 请详细解释DPO和PPO算法的区别、优缺点及适用场景
• 你如何设计一个RLHF训练流程来优化3D生成模型？请描述关键步骤
• 在分布式训练中，如果遇到GPU显存不足或通信瓶颈，你会如何优化？
• 你对RL scaling law有什么理解？在3D领域如何验证？
• 请分享一个你曾经用RL解决实际问题的案例，包括挑战和结果