大模型算法专家（搜索问答方向）

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：在搜索问答和AI领域持续深耕，成为行业顶级算法专家
• 技术管理路线：从技术Owner逐步向团队Leader发展，带领算法小组
• 产品架构路线：积累全栈经验，转向AI产品架构师或技术总监
• 主导搜索问答系统的核心算法研发，包括检索召回、意图理解、答案生成等技术环节
• 设计和优化大模型应用框架，如RAG架构和Agent系统，实现多轮对话和工具调用
• 与产品、工程团队协作，推动算法从原型到规模化落地的完整闭环，并建立效果评估体系
• 精通信息检索、NLP基础（Transformer、召回排序、意图分类）和数据挖掘方法
• 深入掌握大模型应用技术：RAG架构、提示词工程、模型微调和评测体系搭建
• 具备复杂Agent系统（多步规划、工具调用、记忆管理）的设计与落地经验

申请策略

• 了解vivo AI助手产品的功能特点，面试时展示你对该产品技术优化的思考
• 准备1-2个完整的项目案例，从问题定义、方案设计到效果评估，体现系统思维
• 重点突出搜索问答、对话系统或智能助手的产品落地经历，用具体指标说明效果提升
• 详细描述在大模型应用（RAG、Agent）方面的项目经验，包括技术选型、架构设计和优化过程
• 列出发表的顶级会议论文、专利或开源贡献，展示学术和技术影响力
• 补充或强化Agent系统的设计经验，特别是多步规划、工具调用和记忆管理
• 深入学习RAG架构的最新进展（如查询重写、文档排序、生成融合），并动手实践

面试指南

• STAR原则：描述项目背景、你的任务、具体技术方案和量化结果
• 分点讨论：先阐述核心挑战，再给出设计思路，最后总结效果和反思
• 对比分析法：比较不同技术方案的优劣，展示判断力和取舍逻辑
• 请描述你设计并落地的一个RAG系统，包括架构、数据流和效果提升
• 如何构建一个复杂Agent的多步推理和工具调用机制？请举例说明
• 在搜索问答场景中，如何平衡召回准确率和多样性？
• 针对大模型的幻觉问题，你在实际项目中采用了哪些缓解策略？
• 如何建立有效的算法效果评估体系，驱动产品持续优化？