蚂蚁集团-大模型算法工程师/专家-LLM后训练

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师向技术专家或架构师发展，主导大模型训练方向
• 有机会晋升为团队技术leader，管理算法团队
• 通过开源和学术影响力，成为行业知名专家
• 负责LLM后训练全流程，包括SFT、RLHF等对齐技术，提升模型性能
• 设计并实现多目标奖励模型、过程监督等前沿算法
• 构建模型评估体系，确保模型效果持续优化
• 参与开源项目和技术论文，推动领域进展
• 精通Python和PyTorch，具备分布式训练调优能力
• 深入理解Transformer及主流对齐算法（SFT/RLHF/DPO等）
• 有大规模训练经验，熟悉模型并行和数据并行策略
• 学术能力强，有顶会论文或竞赛获奖经历

申请策略

• 提前了解蚂蚁集团的大模型布局和技术栈
• 准备能体现深度技术理解的项目案例
• 突出大模型训练项目经验，包括模型规模、数据量、具体对齐技术
• 展示论文发表或竞赛获奖，体现学术能力
• 强调分布式训练调优经验，如多机多卡、千卡级训练
• 提供开源贡献链接，如GitHub或HuggingFace
• 熟悉GRPO、过程监督等最新对齐算法
• 了解MoE架构和长推理链技术

面试指南

• 对于技术问题，采用STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出具体细节和量化指标
• 对于算法比较题，从原理、实现复杂度、效果、优缺点等维度对比分析
• 对于开放性设计问题，先需求分析，再提出方案，并说明权衡
• 请详细介绍你参与过的LLM后训练项目，包括算法选择、调优过程
• 解释RLHF和DPO的区别及适用场景
• 如何设计奖励模型来平衡多个目标？
• 大规模训练中遇到的主要挑战及解决方案？
• 如何看待大模型安全对齐的重要性？