人工智能研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：从工程师晋升为高级工程师、技术专家，主导核心模型研发
• 架构师路线：向AI系统架构师发展，设计大规模训练和推理系统
• 管理路线：可转型为技术团队负责人或AI产品线经理，兼具技术与管理能力
• 设计并优化大模型算法体系，包括模型训练、微调和对齐（SFT/DPO/RLHF），提升业务场景效果
• 构建Agent系统的架构，实现规划、记忆、工具调用和多Agent协同等核心机制
• 推进大模型在核心业务中的规模化落地，持续迭代并跟踪前沿技术
• 精通Python编程和分布式训练框架（DeepSpeed/vLLM等），具备扎实的软件工程能力
• 深入理解Transformer/LLM架构原理，以及Agent的工作原理（规划、记忆、工具调用等）
• 熟悉RAG架构、向量检索和知识库构建，有模型调优和问题诊断的实战经验

申请策略

• 提前了解浪潮在AI领域的业务方向（如云计算、企业级AI），在面试中展现对这个方向的思考
• 突出大模型或NLP相关项目经验，尤其是模型训练、微调、部署的完整经历
• 重点展示分布式训练框架使用（DeepSpeed/vLLM等）和性能优化成果
• 如果有Agent或RAG相关实践，务必详细描述系统设计和效果提升
• 补强分布式训练和推理优化知识，动手实践DeepSpeed/vLLM等框架
• 深入学习Agent架构，尝试复现并改进主流Agent框架（如LangChain/AutoGPT）

面试指南

• 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）回答项目经历
• 对于原理题，先给出核心概念，再结合实际案例
• 对于设计题，先明确边界和假设，再分层阐述方案
• 请详细描述你参与过的一个大模型训练或微调项目，遇到的主要问题及解决方法
• 解释Transformer的self-attention机制，并说明如何优化推理速度
• 设计一个Agent系统实现基于工具调用的任务规划，你会如何设计记忆和反思机制？
• 比较DPO和RLHF的异同，在什么场景下选择哪种方法？
• 如何构建高质量的评测数据集来评估模型效果？