AI 社交-算法研究员/专家 - AIGC （NLP）

优缺点分析

角色解读

• 在LLM领域积累深厚技术经验，成为业内顶尖算法专家
• 可向技术Leader或架构师方向发展，带领团队攻关核心问题
• 参与前沿研究，有机会发表顶级论文，提升行业影响力
• 负责LLM模型的研发与系统优化，包括模型训练、微调、对齐等环节
• 参与数据建设与Prompt优化，提升模型在推理、故事创作、对话等场景的表现
• 跟踪前沿技术，探索智能体、强化学习等方向，推动模型能力持续进化
• 扎实的NLP和机器学习基础，熟悉分类系统、对话问答、知识图谱等方向
• 精通至少一种编程语言（Python、Go或C++），具备优秀的编码和算法能力
• 熟练掌握PyTorch或TensorFlow，了解训练和部署细节，熟悉常见网络结构

申请策略

• 深入了解昆仑万维的产品（如ComicAI、Linky），思考如何结合自身技术为产品赋能
• 准备好系统设计和技术深度方面的面试题，展示解决实际问题的能力
• 突出LLM或NLP相关项目经验，尤其是模型训练、微调、对齐的实践
• 强调编程能力和框架使用熟练度，附上GitHub链接或技术博客
• 如有高质量论文或开源贡献，务必重点列出
• 补充强化学习、多模态等相关知识，提升广度
• 熟悉Prompt Engineering和指令微调的最新方法

面试指南

• 对于项目类问题，按照背景、目标、方法、结果、贡献的结构回答，强调技术细节和个人角色
• 对于概念类问题，先给出定义，再比较差异，最后结合实际应用举例
• 对于开放性思考题，先明确问题，提出几种可能方案，分析优缺点，给出推荐
• 请详细介绍一下你参与过的一个大模型项目，包括模型架构、训练数据和优化方法
• 你怎么理解指令微调（Instruction Tuning）和偏好对齐（RLHF）？它们之间有什么区别？
• 如何评估一个LLM在故事创作场景中的表现？有哪些评估指标？
• 在多机多卡训练中，你遇到过哪些问题？如何解决的？
• 你对智能体（Language Agent）和强化学习结合的最新进展有什么了解？