算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 向大模型架构师或AI技术专家发展，主导核心算法研发
• 转型为AI产品经理或技术管理岗位，负责团队和技术方向
• 深入金融、保险等领域的垂直应用，成为行业AI解决方案专家
• 设计并优化RAG框架，集成向量数据库，提升智能问答的准确性和效率
• 对大型语言模型进行微调、压缩和部署，应用量化、蒸馏等技术降低推理成本
• 开发多模态智能体系统，实现任务规划、工具调用和记忆管理
• 构建高并发推理架构并部署千亿级模型，同时开发监控系统跟踪模型性能
• 精通大模型预训练、微调、压缩技术，有实际项目经验
• 深入理解RAG和Agent原理，熟悉向量数据库和知识图谱
• 熟练使用Python、PyTorch、VLLM、LangChain等工具
• 具备强大的工程能力，能独立完成算法实现与性能调优

申请策略

• 在简历中明确标注技术栈和项目成果，使用STAR法则描述
• 面试前了解平安的智能客服或金融AI产品，思考改进方向
• 突出大模型微调、压缩或RAG项目经验，展示量化指标和业务影响
• 强调工程能力，如独立搭建推理架构或分布式训练系统的经历
• 列出顶级会议论文、开源贡献或竞赛获奖，增强学术背景
• 强化LangChain、VLLM等工具的使用，熟悉最新Agent框架
• 补充金融/保险领域知识，了解行业特定需求
• 实践多模态理解和生成技术，扩展能力边界

面试指南

• 采用STAR原则：情景-任务-行动-结果，强调技术选择和量化收益
• 对于系统设计题，先明确需求边界，然后分层阐述架构，最后讨论权衡
• 请详细描述你过去参与的大模型微调项目，如何评估效果？
• RAG系统中检索和生成如何协同？你如何优化检索召回率？
• 设计一个智能客服Agent，需要考虑哪些关键模块？
• 如何监控和解决大模型在生产环境中的幻觉问题？
• 你对LoRA、QLoRA等微调方法的理解，适用场景是什么？
• 复习大模型基础原理，如Transformer、注意力机制、RLHF等