深信服
AI算法博士
AI算法博士
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
博士
机器学习工程
Ai Agent
大模型
强化学习
微调
性能优化
深度学习
自然语言处理
AI 估算 · 40k–70k
AI算法博士，深圳一线城市，大模型方向热门，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
该职位为AI算法博士，专注于大模型训练与Agent开发，包括微调、强化学习、性能优化等方向，适合对前沿AI技术有深入研究的人才
你将参与基于大模型的智能体构建，推动技术在真实场景落地
最低要求
计算机、数学、人工智能等相关专业毕业
具备机器学习/深度学习/自然语言处理/强化学习等一项或以上理论背景和实践经验
熟练掌握大语言模型SFT、RL等相关技术原理，掌握基于大模型AI Agent的技术原理
熟练掌握Python、Golang等一种或多种编程语言，对数据结构和算法有深入理解和研究
具有较好的团队沟通合作能力、分析问题和解决问题的能力
工作职责
负责模型训练相关工作，如微调、强化学习、性能优化等
负责基于大模型的agent开发、调优，包括下游任务适配、上下文管理等
其他岗位职责内相关工作
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 大模型是当前最前沿的技术方向，能积累宝贵的实战经验
- 深信服为上市大公司，平台稳定，资源丰富
- 博士学历在AI领域有较强竞争力，薪资水平高
- 大模型训练对算力成本敏感，可能面临工程与学术的平衡问题
- Agent开发仍处于快速演化阶段，需要快速适应变化
- 适合对AI有深厚理论基础、热爱技术研究、能承受高强度工作的博士人才
缺点 / 挑战
- 技术难度高，需要持续学习和研究，工作压力较大
角色解读
- 可向AI算法专家或首席科学家方向发展，深耕技术研究
- 可转型AI架构师或技术管理岗，负责更大规模AI系统
- 大模型领域人才需求旺盛，职业前景广阔
- 负责大模型的训练与微调，优化模型性能，确保模型效果满足业务需求
- 开发基于大模型的Agent应用，处理下游任务适配和上下文管理，提升智能体行为质量
- 参与技术方案设计与代码实现，与团队协作推进AI项目落地
- 扎实的机器学习/深度学习理论基础，熟悉SFT、RL等大模型训练技术
- 精通Python或Golang编程，具备良好的数据结构和算法功底
- 理解AI Agent原理，有智能体开发经验者优先
- 具备较强的问题分析和解决能力，能够独立调优模型
申请策略
- 提前了解深信服的产品线和AI战略方向
- 准备好能体现你技术深度的项目案例
- 突出大模型相关的项目经验，特别是微调、强化学习、Agent开发等
- 列出发表的顶会论文或专利，体现学术能力
- 强调编程能力和系统设计能力，展示能够将理论落地
- 如有开源项目贡献，增加技术影响力
- 补充LangChain等Agent开发框架的知识
- 熟悉分布式训练和性能优化工具，如DeepSpeed、vLLM
面试指南
- 结合具体项目，用STAR法则描述背景、行动、结果
- 先讲理论原理，再结合实践细节，展示深度
- 遇到不熟悉的问题，可以说明思路和解决方向
- 如何对大语言模型进行SFT？请谈谈你的方法和经验
- 强化学习在LLM中的应用有哪些？如何设计奖励模型？
- 你如何设计一个基于大模型的Agent？
- 如何处理大模型训练中的性能瓶颈？
- 介绍一下你参与过的大模型项目，遇到的最大挑战是什么？
职位点评
76
综合评分
薪资高、技术前沿、平台大，但工作强度可能较大。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
最适合追求前沿技术成长和优厚薪资的求职者，对工作生活平衡要求较高者需谨慎。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活55
使命价值70
薪资福利
80较高
薪资水平高，大公司福利完善，但未明确具体福利和年终奖。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展
90较高
大模型技术前沿，涉及微调、强化学习、Agent等，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、SFT、强化学习、AI Agent、性能优化
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
深圳现场办公，互联网公司强度可能较大，但JD未明确加班情况。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
AI行业前景好，但社会影响力中性，作为技术岗更侧重商业价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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