【提前批-大模型】LLM Pretrain算法研究员

优缺点分析

角色解读

• 纵向深耕：成为LLM预训练专家，主导下一代大模型架构设计
• 横向拓展：转向AI Infra、模型部署或特定领域（如多模态、AI for Science）
• 管理路线：晋升为技术Leader或研究团队负责人，带领团队攻克前沿课题
• 专注于LLM预训练框架的调优与问题诊断，与基础设施团队协作确保训练稳定高效
• 研究数据、模型架构、目标函数等不同维度的Scaling Law，制定最优预训练策略
• 跟踪前沿技术，探索新型LLM架构（如MoE、Sparse Attention）以提升计算效率和模型性能
• 拓展模型在长文本场景下的理解与生成能力，推动技术落地
• 扎实的机器学习与NLP基础，熟悉Transformer、预训练范式等核心概念
• 精通PyTorch，具备分布式训练（如DeepSpeed、Megatron）的实践经验
• 较强的数据分析与问题定位能力，能从训练日志中快速发现异常
• 良好的沟通协作能力，能与infra团队高效配合

申请策略

• 关注米哈游AI Lab的研究方向，准备与之匹配的研究想法
• 提前了解团队在LLM领域的公开工作，面试中展示技术洞察力
• 突出NLP/LLM相关项目经历，尤其是大规模预训练、模型优化或Scaling Law探索
• 量化成果，如训练效率提升、模型性能指标改进、顶会论文发表等
• 强调分布式训练框架使用经验，如PyTorch DDP、DeepSpeed、Megatron
• 如有编程竞赛/算法竞赛获奖，作为加分项重点展示
• 系统学习分布式训练原理和调优技巧，动手搭建一个小型预训练任务
• 精读LLaMA、GPT、DeepSeek等开源大模型的技术报告，理解其架构设计

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出你的技术贡献和思考
• 对比分析法：比较不同方案（如标准Attention vs FlashAttention）的优缺点，展示技术视野
• 系统思维：从数据、模型、训练三个层面综合回答，体现全局观
• 请介绍你参与过的预训练项目，遇到的最大难题是什么？如何解决的？
• Scaling Law在LLM训练中如何应用？你如何看待数据、模型大小与计算量的权衡？
• 解释MoE架构的原理及优势，训练时有哪些工程挑战？
• 如何诊断训练中的loss spike？你会如何定位和修复？
• 如果让你设计一个高效的长文本Transformer，你会采用哪些技术？