大模型算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路径：深耕大模型技术栈，成为特定领域（如金融NLP）的算法权威
• 架构师路径：转向AI平台或系统架构设计，负责整个大模型应用的技术底座
• 技术管理路径：带领小团队负责某个业务线的AI能力建设与落地
• 对通用大语言模型进行针对特定金融业务的微调和优化，使其更懂行
• 构建企业级RAG系统和智能体（Agent），让模型能有效结合内部知识库自主完成复杂任务
• 解决模型在实际部署中速度慢、回答不准、成本高等工程难题，确保系统稳定可靠
• 持续跟踪最新AI技术，并尝试将其引入业务场景，保持技术领先性
• 扎实的深度学习框架（PyTorch）和Transformer模型开发能力
• 精通LLM训练全流程，包括SFT、RLHF/DPO等对齐技术和LoRA等高效微调方法
• 具备将模型产品化的工程能力，熟悉模型部署、推理加速及系统监控
• 对Agent范式（如ReAct）有深刻理解，并有复杂工作流落地经验

申请策略

• 研究中国平安的金融科技业务和AI战略，思考你的技术经验如何能为其赋能，并在面试中体现你的思考
• 准备好讲述你如何解决LLM应用中的具体技术难题（如幻觉优化、检索质量提升）的案例，展现你的问题解决深度
• 详细描述你主导或核心参与的LLM微调（SFT/RLHF）项目，说明具体业务背景、技术方案和效果提升数据
• 突出你的Agent/RAG系统开发经验，提供项目链接、代码仓库或架构图，展示你解决实际问题的能力
• 如果有相关技术博客、开源项目或顶会论文，务必在简历中显著位置列出
• 深入研究ReAct、CoT等主流Agent范式，并尝试用开源框架（如LangChain）实现一个完整的RAG或Agent项目
• 学习并实践LoRA、QLoRA等高效微调方法，并使用DeepSpeed等工具尝试在有限资源下微调模型
• 关注LLM推理加速技术，如vLLM、TensorRT-LLM等，了解如何提升部署效率和降低成本

面试指南

• 采用STAR法则回答项目问题：先简述背景(S)和任务(T)，再详细说明你的行动(A)，最后用具体数据或结果(R)来证明你的贡献
• 对于技术难题类问题，按照“问题定义 -> 分析可能原因 -> 尝试的解决方案 -> 最终效果与反思”的逻辑进行阐述
• 在回答系统设计问题时，可以结合具体技术选型（如向量数据库选择、Prompt Engineering）来体现你的思考深度和广度
• 请介绍一个你负责的LLM微调项目，你的具体贡献是什么？如何评估模型在特定业务场景的效果？
• 在构建RAG系统时，你遇到过哪些挑战（如检索召回率低、生成内容不准），是如何解决的？
• 如何设计一个稳定的、可监控的Agent系统？当Agent执行出错时，你的排查和迭代思路是什么？
• 针对大模型的推理延迟和成本问题，你有哪些实践经验或优化思路？
• 复习大模型核心概念和技术栈（如Transformer、Attention、LoRA、RLHF原理），确保基础扎实