文本大模型算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 纵向发展：从算法工程师成长为技术专家，主导大模型在对话场景的技术迭代与创新
• 横向扩展：可转向AI架构师、技术负责人，负责更大范围的AI系统设计或团队管理
• 行业跨界：对话AI经验可迁移至智能客服、语音助手、虚拟人等泛交互领域，前景广阔
• 负责基于开源大模型（如LLaMA、Qwen等）进行后训练和微调，针对声网对话场景（电话、社交、教育等）优化模型表现
• 设计并实施强化学习策略（RLHF/DPO等），提升模型在交互中的理解、推理和表达能力
• 构建训练、评测到部署的完整闭环，包括数据管线、效果评估和线上问题诊断
• 跟踪前沿技术（如Agent、RAG），评估并引入新方法提升对话智能
• 深入掌握大模型后训练全链路（CPT、SFT、DPO、RLHF、GRPO），具备独立训练和调优能力
• 熟悉模型推理框架（如vLLM、DeepSpeed）和评测工具，能独立搭建数据管线和评估体系
• 具备问题拆解和实验设计能力，能够将业务需求转化为可验证的算法方案
• 了解对话系统、Agent、RAG等相关技术，有实际落地经验者优先

申请策略

• 声网是实时音视频云服务商，关注其对话式AI产品线（如Agora Conversation AI），在面试中展现对业务场景的理解
• 提前了解声网的技术博客或开源项目，在面试中体现你对公司技术栈和产品的认同
• 重点突出大模型后训练（SFT/RLHF等）相关项目经验，说明你在数据设计、训练策略、效果评估等方面的具体贡献
• 强调你独立完成模型训练到部署全闭环的能力，包括数据管线搭建、推理优化等工程细节
• 如果有对话系统、智能客服、Agent或RAG相关项目，务必展示，并说明业务效果
• 列出你熟悉的开源框架（vLLM、DeepSpeed等）和论文发表/开源贡献，体现技术深度
• 如果对强化学习（尤其是RLHF/DPO/GRPO）不够深入，建议系统学习相关论文和开源项目
• 熟悉对话系统的常见评测指标（如BLEU、ROUGE、人工评估）和工具（如Chatbot Arena），可提前准备

面试指南

• 对于技术原理类问题，先阐述核心概念，再结合自己的项目经验说明选型考虑，最后总结优劣
• 对于项目经历类问题，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），并突出你的贡献和遇到的挑战
• 对于开放设计类问题，先拆解问题为几个子模块（数据、训练、评测、部署），逐一提出方案，并说明权衡点
• 请详细描述你参与过的一个大模型微调项目，包括数据构建、训练策略、效果评估和遇到的问题
• RLHF和DPO在原理和效果上有何异同？在实际项目中你倾向于选择哪种？为什么？
• 如何设计一个对话模型的自动评测方案？你用过哪些指标或工具？
• 你如何平衡模型效果和推理延迟？在低延迟场景下有哪些常用优化手段？
• 如果让你为一个新的对话场景（如教育辅导）快速适配模型，你会如何设计数据采集和微调流程？