26春-AI 应用算法工程师（北京）-5290(J12356)

优缺点分析

角色解读

• 从AI应用算法工程师起步，逐步成长为能独立负责复杂AIGC项目的技术骨干
• 可向算法专家方向深入，专注于模型微调、生成效果优化等核心领域
• 也可转向技术管理路线，带领团队推动AI产品落地
• 跟踪大语言模型和多模态生成领域的最新学术与工业进展，保持技术前沿
• 使用LangChain、LangGraph等框架开发和集成AIGC应用，实现全链路功能
• 通过提示工程、小样本学习等技术优化生成效果，提升内容的可控性和稳定性
• 根据业务需求进行模型微调（如SFT、强化学习），并与产品工程团队协作确保项目高质量落地
• 扎实的Python编程能力和工程化习惯，能高效实现算法模块
• 熟悉智能体开发框架（如LangChain、LangGraph），具备实际调优经验
• 深入理解提示工程，能将复杂需求转化为高效的提示流程
• 快速学习能力，对AI前沿技术有持续热情，并具备良好的团队沟通协作能力

申请策略

• 关注三六零在AI安全和应用方面的布局，在面试中体现你对公司业务方向的理解
• 准备好技术深度和广度两方面的案例，尤其是你如何解决AI生成内容稳定性问题的思路
• 突出你的Python编程项目和工程能力，尤其是使用LangChain等框架的实际开发经历
• 如果有AIGC相关项目（如聊天机器人、图像生成应用），详细描述你在提示工程和模型微调方面的贡献
• 强调你快速学习和跟踪前沿技术的能力，可以附上个人技术博客或GitHub
• 展示你团队协作和沟通能力的项目经验，尤其是跨角色合作的例子
• 深入实践LangChain、LangGraph等智能体框架，完成一个小型端到端AIGC项目
• 学习大模型微调技术，包括SFT和强化学习，可以尝试用开源模型做微调实验

面试指南

• 用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验，突出技术难点和你的解决思路
• 对于技术类问题，先给出概念定义，再结合具体场景说明应用和优化方法
• 体现你的学习能力，可以提到你如何跟踪前沿技术并应用到实践中
• 请描述你使用LangChain开发智能体的一个项目，遇到的主要挑战是什么？
• 如何通过提示工程提升生成内容的质量和一致性？请举例说明
• 你了解哪些大模型微调方法？SFT和强化学习各自适用于什么场景？
• 如果生成的图像出现不符合预期的情况，你会如何调试和优化？
• 如何评估一个AIGC应用的效果？你有哪些量化指标和建议？