AI lab- AI 算法工程师（引力计划）

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师起步，逐步成长为技术专家或项目负责人，主导核心算法研发
• 可向NLP/AIGC方向纵深发展，成为大模型领域的资深研究员或架构师
• 在深信服内部，优秀者有机会参与顶级会议发表、开源贡献，提升行业影响力
• 负责大语言模型的训练与优化，包括微调（SFT）、强化学习（RL）以及模型性能提升
• 开发基于大模型的AI Agent，进行下游任务适配和上下文管理，实现智能应用
• 参与团队技术研究，跟踪NLP/AIGC领域前沿进展，并推动落地实践
• 扎实的机器学习/深度学习理论基础，熟悉NLP、强化学习等方向
• 精通大语言模型技术原理，包括SFT、RL、Prompt Engineering等
• 熟练掌握Python、Golang等编程语言，具备优秀的算法和数据结构能力
• 良好的团队协作与问题解决能力，能独立分析和攻克技术难题

申请策略

• 关注深信服AI实验室的技术博客或公开分享，了解团队研究方向
• 在投递时附上个人GitHub链接或技术博客，展示技术热情和积累
• 突出相关项目经验，如LLM微调、RL训练、Agent开发等具体实践
• 展示论文发表、竞赛获奖或开源贡献，增强学术竞争力
• 强调编程能力，特别是Python、Golang及数据结构算法基础
• 提前复习大模型原理（Transformer、SFT、RLHF），动手实现简单demo
• 熟悉主流框架（PyTorch、Transformers、DeepSpeed等）和部署工具
• 阅读近期顶会论文（ACL、NeurIPS等），了解行业最新动态

面试指南

• 对于原理类问题，建议先给出核心定义，然后逐步展开关键细节，最后结合实际应用举例
• 对于设计类问题，采用“分步骤、分模块”的思考方式，先明确目标，再讨论技术选型，最后考虑可能的问题及解决方案
• 对于开放性问题，展示批判性思维，先认可现有成果，再提出合理的改进方向，体现研究潜力
• 请简述SFT和RLHF的原理及其在大模型中的作用
• 如何设计一个基于大模型的AI Agent？需要考虑哪些关键因素？
• 你在之前的项目中使用过哪些优化技术来提升模型性能？举例说明
• 请解释Transformer中的Self-Attention机制，并说明为什么它适用于大规模序列建模
• 你如何看待当前大模型的局限性？有什么改进思路？