研究院-LLM大模型算法工程师-杭州

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：从算法工程师逐步成长为AI领域专家，引领大模型技术创新
• 管理方向：可晋升为技术负责人或团队主管，带领团队攻关
• 跨领域：可向NLP、计算机视觉等多模态方向拓展
• 设计和优化基座大模型的训练算法，提升训练效率和模型性能
• 研究并开发新一代网络结构，解决长文本处理、幻觉和记忆等关键问题
• 进行大模型对齐研究，改进偏好学习算法和网络结构
• 扎实的机器学习和数学基础，理解深度学习原理
• 分布式模型训练经验，熟悉PyTorch、TensorFlow等框架和分布式训练工具
• 较强的编程能力，能够独立实现和优化算法
• 问题分析和解决能力，团队合作意识

申请策略

• 面试前了解海康威视在AI领域的研究方向，展示对该公司的兴趣
• 准备一个你参与过的机器学习项目，详细讲解决策过程和技术细节
• 突出分布式训练经验，如使用torch.distributed、DeepSpeed等工具进行大模型训练
• 如果有顶会论文或开源项目，务必重点展示，这是优先条件
• 强调编程竞赛获奖或算法优化经历，体现问题解决能力
• 列出熟悉的框架、模型架构及优化技巧
• 如果缺乏分布式训练经验，可以学习Megatron-LM、DeepSpeed等框架
• 关注大模型对齐技术（RLHF、DPO等）和长文本处理（FlashAttention等）

面试指南

• 对于系统设计类问题，先明确需求（模型规模、数据量），再分步说明数据并行、模型并行、流水线并行等策略
• 对于原理类问题，先给出清晰定义，再列出关键公式或步骤，最后结合实际应用举例
• 对于开放性问题，结合自己的项目经验，说明痛点、方案和成果
• 如何设计一个千亿参数大模型的训练架构？如何解决显存不足和通信瓶颈？
• 解释Transformer的Self-Attention机制及变种，如FlashAttention原理
• 你对LLM的幻觉现象怎么看？有什么缓解方法？
• 描述一次你优化训练效率的经历，用了哪些策略？
• 请介绍RLHF的流程和关键挑战