大模型/AIGC算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术纵深发展：成为大模型/AIGC领域的专家，主导核心算法研发
• 横向拓展：向AI Agent、多模态等方向扩展，成为综合型AI人才
• 管理路线：从个人贡献者成长为技术负责人或团队管理者
• 跟踪大模型和AIGC前沿技术，将其应用于效果广告的算法优化，提升广告投放效率和转化率
• 研究和落地AI Agent技术，开发智能投放助手，实现广告投放的自动化和智能化
• 利用大模型优化广告素材和落地页质量，改善广告后链路转化效果
• 扎实的NLP和深度学习基础，熟悉Transformer、预训练模型等主流技术
• 熟练使用PyTorch或TensorFlow等框架，能独立实现和调优前沿模型
• 对大模型（LLM）、检索增强、模型蒸馏等有深入理解和实践经验
• 良好的逻辑思维和沟通协作能力，能快速学习和解决复杂问题

申请策略

• 准备一个完整的项目案例，展示从问题定义到模型落地的过程
• 了解优酷广告业务和行业趋势，在面试中体现对广告算法的理解
• 突出大模型、预训练、NLP相关项目经验，尤其是效果广告或内容生成方向
• 列出顶会论文发表经历（如ACL、EMNLP、NeurIPS等），这是重要加分项
• 展示深度学习框架使用深度，如PyTorch/TensorFlow的实际项目应用
• 深入理解LLM原理，如Transformer、预训练、微调、RLHF等
• 掌握检索增强生成（RAG）和模型压缩技术（蒸馏、量化）
• 学习AI Agent相关技术，如ReAct、LangChain等

面试指南

• 对于项目介绍类问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出技术难点和最终效果
• 对于技术方案类问题，先概述背景，再分步骤阐述方法，最后说明预期收益和潜在问题
• 对于原理类问题，从核心概念入手，逐步深入，并结合实际应用例子
• 请详细介绍一下你在大模型/AIGC方面的项目经验
• 如何利用大模型优化广告素材生成？请给出技术方案
• 解释一下检索增强生成（RAG）的原理和常见挑战
• 你如何评估大模型生成内容的质量？有哪些指标？
• 在广告场景下，如何平衡模型效果和推理速度？