算法工程师 (大模型分布式后训练方向)

优缺点分析

角色解读

• 在技术深度上成为大模型训练与优化专家，主导核心算法研发
• 横向发展可转向AI系统架构师，兼顾算法与工程
• 优秀者可带小团队或晋升为技术Leader，负责项目方向
• 研究并实验高效的模型后训练方法，如FP8混合精度、MoE、LoRA等，验证收敛性和稳定性
• 深入主流分布式训练框架（Megatron/Verl）源码，优化并行策略和计算通信效率
• 根据客户场景设计定制化训练方案，从数据准备到基座模型选型、训练、评估全程负责
• 扎实的深度学习理论基础，熟悉Transformer结构和多种后训练方法（SFT、RLHF等）
• 精通Python/C++和PyTorch，能独立实现训练流程和模型搭建
• 熟练使用至少两种分布式训练/推理框架（如Megatron、vLLM、DeepSpeed）
• 极强的自驱力和好奇心，能在技术前沿独立解决问题

申请策略

• 在投递时附上个人技术博客或GitHub地址，展示你的技术深度
• 重点关注公司业务方向（云计算+AI），在面试中表现出对客户需求转化的理解
• 突出你在项目中使用的分布式训练框架和优化经验，例如使用Megatron进行大模型训练
• 强调你对后训练算法（SFT、PPO、GRPO等）的实践和理解，最好有具体的实验成果
• 展示你的编程能力，特别是PyTorch和C++相关项目
• 如有开源贡献或论文发表，务必重点列出
• 提前精读Megatron-LM或Verl的源码，理解核心并行策略
• 动手复现一个简单的SFT或RLHF训练流程，熟悉数据构建和训练脚本

面试指南

• 结合具体项目，先讲背景和目标，再讲技术方案、遇到的难点、解决过程，最后总结成果
• 对比不同方法时，从原理、适用场景、性能差异等维度分析，展示理解深度
• 请解释PPO与GRPO的区别，以及它们在RLHF中的作用
• 如何优化大规模分布式训练中的通信瓶颈？你有哪些实践经验？
• 你在使用PyTorch进行分布式训练时遇到过哪些问题？如何解决的？
• 请描述一个你从零开始构建训练pipeline的项目，包括数据、模型、训练、评估
• 复习大模型训练相关论文（如RLHF、GRPO、Megatron-LM），关注最新进展
• 准备一两个你亲自参与的训练项目案例，能够清晰讲解技术细节