AI大模型算法资深专家

优缺点分析

角色解读

• 可在技术专家路线深耕，成为大模型算法领域的权威，或转向技术管理岗位
• 有机会参与行业前沿项目，拓展自动驾驶、具身智能等新兴领域
• 依托中兴平台，可接触从底层算力到上层应用的完整技术栈
• 设计大模型算法，包括模型结构演进、预训练/后训练策略，并应用于视觉、语言、自动驾驶等方向
• 负责模型训练与推理的效率优化，通过剪枝、量化、算子优化等手段提升性能
• 与底层算力平台（如华为昇腾）及业务团队协作，推动模型落地
• 深厚的大模型理论基础与实战经验，熟悉模型结构设计与训练方法
• 掌握模型压缩、量化、算子优化等训推提效技术
• 熟悉主流AI框架（如PyTorch等）及底层硬件适配

申请策略

• 了解中兴通讯在AI领域的战略方向和产品线，在面试中展示与业务结合的思考
• 准备详细的案例，展示从算法设计到落地的完整链路
• 突出大模型相关项目经验，包括模型设计、训练、优化等具体成果
• 强调与底层算力平台（如华为昇腾）或互联网大厂、自动驾驶公司的合作经历
• 展示在特定应用方向（如视觉、语言、自动驾驶）的深度理解和量产经验
• 量化成果，如模型性能提升指标、效率优化比例等
• 熟悉大模型最新技术，如MoE、多模态、RLHF等
• 补充模型部署与硬件适配知识，如NPU优化、TensorRT等

面试指南

• 采用STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，清晰展示问题与解决过程
• 强调数据驱动的决策，用指标对比说明优化效果
• 展示对底层原理的理解，而不仅是工具使用
• 请介绍你负责过的大模型训练项目，如何设计模型结构并调优？
• 如何处理大模型训练中的显存和算力瓶颈？你用过哪些模型并行技术？
• 如何评估模型剪枝和量化对效果的影响？你有哪些实操经验？
• 在升腾或GPU平台上，如何进行算子优化？效果如何？
• 如果让你设计一个自动驾驶感知模型，你会如何处理训练数据与模型效率的平衡？