AI大模型算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深入研究大模型算法，成为领域内的权威专家
• 管理路线：积累经验后带领算法团队，负责更大规模的项目
• 技术创业者：基于模型能力孵化新业务或产品
• 设计并训练垂直领域的大语言模型，利用强化微调等前沿技术优化模型性能
• 探索和改进LLM的训练方法与目标，研究缩放规律以提升模型效果
• 涉及RAG、Agent等复杂推理任务，推动模型在具体场景中的落地
• 扎实的NLP和深度学习基础，熟悉大模型的预训练、SFT、RLHF等流程
• 熟练使用Python和PyTorch，具备GPU集群训练和微调大模型的经验
• 较强的独立研究和问题解决能力，能够推动技术方案从研究到落地

申请策略

• 面试前准备1-2个自己主导的大模型相关项目，详细说明技术方案和效果
• 关注深信服在AI安全或垂直领域的产品方向，了解公司业务背景
• 突出大模型相关项目经验，尤其是预训练、SFT、RLHF等具体实践
• 强调发表的顶级会议论文或公开竞赛成绩，这是重要加分项
• 展示对RAG、Agent等技术的理解，以及独立解决问题的能力
• 深入学习强化学习与微调技术（如DPO、RLHF），关注最新研究
• 提升PyTorch分布式训练技能，熟悉DeepSpeed、Megatron等框架
• 参与开源大模型项目，贡献代码或文档

面试指南

• STAR原则：先说明项目背景（Situation），再讲具体任务（Task），接着描述行动（Action），最后展示结果（Result）
• 技术对比法：在回答技术问题时，先给出定义，再对比不同方法的优劣，最后结合经验说明选择原因
• 问题拆解法：面对开放性问题，先拆解成子问题，再逐步分析给出方案
• 请详细描述你参与过的LLM训练项目，包括模型架构、数据、训练策略等
• 你对RLHF和DPO的理解是什么？在实际训练中如何应用？
• 如何评估大模型的性能？你用过哪些评估方法和指标？
• 如果你需要训练一个垂直领域的大模型，你会如何设计训练流程？
• 谈谈你对缩放规律（Scaling Laws）的理解，以及如何利用它指导训练