26春-AI大模型算法工程师（北京）-5237(J12296)

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师向高级算法专家发展，深入大模型核心技术
• 积累业务落地经验后，可转向AI技术经理或架构师岗位
• 未来可进入AI研究院或创业公司担任核心研发角色
• 负责大语言模型的持续预训练和指令微调（SFT），优化模型在特定领域的效果
• 实施强化学习（RLHF/DPO）对齐，提升模型的安全性和有用性
• 参与AI Agent架构设计，探索大模型在复杂任务规划中的落地应用
• 扎实的深度学习基础，深入理解Transformer架构及PyTorch框架
• 具备大模型微调和强化学习全链路开发经验
• 熟悉分布式训练框架如DeepSpeed、Megatron-LM、vLLM

申请策略

• 关注三六零AI业务方向（安全、搜索等），在面试中展示对业务结合的思考
• 提前准备一个完整的大模型训练项目介绍，突出难点和你的贡献
• 突出大模型微调或强化学习项目经验，尤其是SFT和RLHF相关实践
• 详细描述使用的框架（PyTorch、DeepSpeed等）和模型规模
• 体现对前沿论文的追踪和复现能力，如GPT、LLaMA等
• 系统复习Transformer原理和主流大模型架构（如BERT、GPT系列）
• 动手实现简单的RLHF流程，熟悉DPO等对齐算法
• 学习vLLM等推理加速工具，了解分布式训练基础知识

面试指南

• 结构化回答：先概述基本原理，再结合自己项目经验说明具体做法
• 展现深度：引用经典论文（如InstructGPT、LLaMA），并提出现有方法的局限性
• 体现思考：不仅回答如何做，还要分析为什么这样做，有无替代方案
• 请详细讲解RLHF的训练流程及各阶段的作用
• 如何评估大模型生成的文本质量？有哪些对齐方法？
• Transformer中的多头注意力机制如何工作？为何有效？
• 你在实际项目中如何解决大模型训练显存不足的问题？
• 你对大模型未来的应用趋势有什么看法？