蚂蚁集团-大语言模型强化学习算法专家-北京/上海/杭州【AGI专项】

优缺点分析

角色解读

• 从算法专家向技术专家或技术负责人方向发展，领导强化学习算法团队
• 深入大模型前沿，有机会参与顶级会议论文发表和行业标准制定
• 向AGI方向深入，成为该领域的核心人才
• 研发大语言模型的强化学习算法，优化训练效率，提升数学、代码等领域的推理能力
• 构建细粒度的奖励和评价模型，用于复杂推理和指令遵循任务
• 参与后训练和推理阶段的Scaling Law研究，探索模型规模与性能的规律
• 扎实的机器学习与强化学习基础，熟悉PPO、REINFORCE、RLOO等算法
• 熟练使用Python和PyTorch，掌握DeepSpeed/Megatron等分布式训练框架
• 具备良好的算法工程实现能力和问题解决能力，能独立研究和工程落地

申请策略

• 在简历中明确关联大语言模型强化学习经验，使用具体指标量化成果
• 关注蚂蚁集团AGI专项的公开技术分享，在面试中展示对业务方向的理解
• 突出在大模型post-training或强化学习方面的项目经验，如RLHF、奖励模型设计
• 强调分布式训练经验，包括使用DeepSpeed/Megatron的实践
• 展示在数学/代码等推理任务上的成果，如论文、开源项目或比赛成绩
• 说明编程能力和工程素养，如Python优化、调试大型训练任务
• 复习强化学习基础，熟练掌握PPO等算法，并了解其变体
• 熟悉主流分布式训练框架的细节，如ZeRO、张量并行等

面试指南

• 回答技术问题时，先阐述核心概念，再结合项目经验举例，最后总结关键点
• 对于设计类问题，采用“目标-方法-验证”的结构，明确评价指标和可行性
• 对于工程问题，强调系统性思考，从性能、稳定性、成本等角度分析
• 请详细说明PPO算法的原理和实现细节，以及可能出现的问题
• 你如何设计奖励模型来提升数学推理能力？请给出具体思路
• 在大规模分布式训练中，如何处理显存不足或通信瓶颈？
• 请分享一个你主导的强化学习项目，遇到的挑战和解决方案
• 如何评估和选择Scaling Law？在训练和推理阶段有何不同？