词元星火-中级研究算法工程师(J13621)

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师向技术专家或技术管理方向发展
• 在代码大模型领域深耕，成为行业专家，参与前沿研究
• 有机会转向产品化或技术战略方向，推动技术落地
• 负责代码大模型的预训练、微调和强化学习全流程，提升模型在代码生成、补全、调试等任务上的能力
• 构建代码质量评估体系，持续优化模型输出质量
• 研究代码智能体（Agent）技术，实现复杂编程任务自动化，并与开发工具集成
• 深入理解大模型预训练、微调、强化学习算法（如PPO、DPO、GRPO）
• 熟练掌握深度学习框架（如PyTorch），具备优秀的工程实现能力
• 理解Agent核心范式（ReAct、Function Calling等），有相关开发经验

申请策略

• 了解科大讯飞在AI领域的布局，特别是代码大模型产品
• 准备展示自己快速实现想法的能力，如GitHub项目
• 突出大模型相关项目经验，尤其是代码生成或Agent方向
• 强调强化学习算法实践，如PPO、DPO等
• 展示开源贡献或顶会论文，体现技术深度
• 深入学习Agent框架（如LangChain、AutoGPT）
• 补充强化学习算法细节，动手实践
• 关注代码大模型最新论文，保持技术敏感度

面试指南

• 结合项目经验，从问题定义、方案设计、实验验证到结果分析
• 强调对算法原理的理解，以及实际应用中的权衡
• 展示对技术前沿的关注和快速学习能力
• 如何设计代码大模型的预训练任务？
• 解释PPO和DPO的区别，如何选择？
• 如何评估代码生成质量？
• 描述一个你实现的Agent系统，如何设计工具调用？
• 如何将最新研究转化为产品能力？