26春-AI大模型算法工程师（北京）-5284(J12349)

优缺点分析

角色解读

• 在AI安全领域深耕，成为大模型安全专家或首席科学家
• 横向扩展至自然语言处理、强化学习等方向，晋升为技术负责人
• 积累攻防实战经验，可向安全架构师或红队负责人发展
• 研究大模型的安全对齐、推理能力与指令遵循，提升模型可靠性与可解释性
• 负责大模型内容安全攻防，设计攻击方案并开发防护策略
• 探索大模型幻觉检测与缓解技术，如RAG和事实核查方法
• 参与大模型训练、评估、微调及强化学习全流程
• 扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉PyTorch、HuggingFace等框架
• 掌握大模型微调或强化训练，了解Deepspeed、llamaFactory等工具
• 良好的数据处理与分析能力，熟练使用Python
• 具备NLP或计算机科学相关背景，硕士/博士优先

申请策略

• 在简历中量化成果，如提升模型准确率X%或发现漏洞数
• 关注360安全实验室的研究方向，针对性展示匹配度
• 突出NLP或大模型相关项目经历，特别是微调、强化学习或安全对齐经验
• 强调论文、竞赛或开源贡献，展示研究能力
• 列出掌握的框架（PyTorch、HuggingFace、Deepspeed等）和编程能力
• 补充大模型安全领域的最新论文，了解红蓝对抗方法
• 实践RAG或fact-checking相关开源项目
• 熟悉强化学习算法（PPO、DPO等）及其在大模型中的应用

面试指南

• 先阐述基础概念，再结合项目经验说明具体做法和效果
• 对比不同方案（如RLHF vs DPO），分析适用场景
• 从问题定义、方法设计、实验验证、结果分析的结构化回答
• 如何评估大模型的安全性？有哪些常见的攻击方法？
• 解释RLHF和DPO的区别，你如何实现安全对齐？
• 如何检测和缓解大模型的幻觉？请简述RAG的优缺点
• 描述你在微调大模型时的数据准备策略和训练参数选择
• 你对大模型可解释性有什么理解？如何提升模型的可解释性？