大模型算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 可向大模型算法专家、AI架构师方向发展，或转型为AI团队技术负责人
• 主导更大规模的模型训练与业务落地，成为车企智能化转型的核心技术骨干
• 负责大模型的后训练工作，包括指令微调、RLHF等全流程设计与落地，提升模型对话和逻辑能力
• 搭建高质量数据集体系，探索优化策略解决幻觉和偏见问题，并协同工程团队完成模型部署
• 精通PyTorch及LoRA、QLoRA等高效微调技术，具备扎实的数据处理与数据集构建能力
• 深入理解大模型后训练原理，拥有RLHF和对齐技术的实践经验

申请策略

• 了解吉利汽车在智能化、自动驾驶及智能座舱方面的业务布局，思考大模型技术如何赋能车企的具体场景
• 重点突出大模型后训练（如RLHF、指令微调）的项目经验及具体优化指标
• 展示在数据集构建、清洗及质量优化方面的实际成果，以及解决模型幻觉等问题的案例
• 深入学习最新的对齐技术（如DPO、PPO）和高效微调方法，关注顶会关于大模型幻觉和泛化能力的最新研究
• 熟悉主流开源大模型的微调实践，提升在复杂场景下的模型调优能力

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验，重点突出技术难点、解决思路及最终带来的业务指标提升
• 对于原理类问题，先阐述核心概念与数学直觉，再结合实际应用场景说明工程实现细节
• 请详细介绍你参与过的RLHF或指令微调项目，遇到了哪些挑战及如何解决？
• 在构建高质量后训练数据集时，你如何制定标注规则并进行数据清洗？
• 针对大模型的幻觉问题，你有哪些具体的优化策略和实践经验？
• LoRA和QLoRA的原理是什么？在实际应用中如何选择和调优？
• 复习大模型后训练的核心算法原理（如PPO、DPO），准备1-2个自己主导或深度参与的数据集构建与模型优化项目案例
• 了解当前主流开源大模型（如Llama、Qwen）的微调实践及车企智能化相关的行业背景