词元星火-中级研究算法工程师(J13617)

优缺点分析

角色解读

• 从研究算法工程师起步，可向高级研究算法工程师、技术专家方向发展，深入Agent领域前沿研究
• 有机会参与核心项目，积累强化学习、Agent等前沿技术经验，成为领域专家
• 可转向技术管理岗位，带领团队进行Agent技术研发，或继续深耕研究，发表顶会论文，成为行业知名研究者
• 针对Agent在任务规划、多步推理、工具调用等核心问题，进行创新性研究和实验验证，探索提升Agent能力的新方法
• 设计和优化Agent的能力链路，包括任务分解、工具调用、多轮交互等，推动Agent在真实场景中稳定落地
• 构建Agent训练和评测数据，通过数据分析发现能力短板，形成数据-训练-评测的闭环
• 参与强化学习在Agent对齐中的应用，优化RL算法、训练环境和奖励设计，提升模型上限
• 扎实的机器学习、深度学习基础，熟悉大模型预训练、微调、强化学习等概念和算法（如PPO、DPO、GRPO）
• 良好的工程实现能力，能够快速将想法实现并进行实验迭代
• 理解Agent核心范式（如ReAct、Function Calling、Tool Use、Planning），有相关开发或研究经验
• 跨团队沟通能力，能与数据、工程、产品团队高效配合

申请策略

• 了解科大讯飞的AI产品线，特别是Agent相关应用，在面试中展示对业务的理解
• 准备一个Agent相关的研究或项目案例，展示从问题定义到实验验证的完整过程
• 突出大模型、强化学习、Agent相关项目经验，尤其是实际落地案例
• 强调顶会论文、开源项目贡献，展示研究深度和工程能力
• 详细描述在Agent任务规划、工具调用等方面的具体工作，体现对核心范式的理解
• 展示编程能力，如Python、PyTorch等，以及实验迭代效率
• 深入学习强化学习算法（PPO、DPO、GRPO），并动手实践
• 熟悉主流Agent框架，如LangChain、AutoGPT，了解其实现原理

面试指南

• 对于项目介绍类问题，采用STAR法则，突出你的贡献、技术难点和成果
• 对于技术理解类问题，先阐述概念，再结合具体场景分析，最后提出自己的见解
• 对于开放性问题，展示你的思考深度，结合前沿进展和实际经验，提出有建设性的观点
• 请介绍一个你参与的Agent项目，如何设计任务规划？
• 如何评估Agent的性能？你会设计哪些评测指标？
• 谈谈你对强化学习在Agent对齐中应用的理解，如何设计奖励函数？
• 如何构建Agent训练数据？如何保证数据质量？
• 你如何看待当前Agent技术的局限性和未来发展方向？