【2027年校招】AI工程师

优缺点分析

角色解读

• 从初级AI工程师成长为算法专家，深耕能源行业AI大模型应用
• 向AI技术负责人或能源数字化产品架构师方向发展，主导大型AI项目落地
• 跟踪机器学习与NLP前沿技术，负责大模型的微调与优化
• 参与大模型在具体业务场景中的研发，应用文本分析、知识图谱等算法
• 探索AI与物联网技术在能源行业的创新落地场景，推动数字化转型
• 扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉NLP、大模型微调技术
• 掌握文本分析、聚类、信息抽取、知识图谱等具体算法的实现与应用
• 具备将前沿AI技术与物联网等实际业务场景结合的落地能力

申请策略

• 关注公司的数字化转型战略，在面试中展现对‘AI+能源’场景的思考与见解
• 突出在NLP、大模型微调、知识图谱等方向的项目经验或论文成果
• 展示将AI算法应用于实际业务场景（尤其是物联网、工业或能源相关）的落地经历
• 强调扎实的机器学习理论基础和快速学习前沿技术的能力
• 提前了解能源行业的基础知识及物联网（IoT）在能源领域的应用场景
• 深入学习大模型微调技术（如LoRA、P-Tuning等）及最新的NLP开源框架

面试指南

• STAR法则：针对项目经验，清晰阐述情境、任务、行动和结果，突出个人贡献和技术深度
• 业务结合法：在回答技术问题时，主动结合能源或物联网场景，展现技术落地思维
• 请介绍一个你参与过的NLP或大模型微调项目，遇到了什么技术难点，如何解决的？
• 在能源或物联网场景下，你认为大模型或知识图谱可以解决哪些具体的业务痛点？
• 如何评估一个微调后的大模型在特定业务场景下的效果？
• 请解释一下文本分析或信息抽取中常用的算法及其优缺点
• 复习机器学习与NLP核心算法，准备1-2个深度参与的大模型或知识图谱项目案例
• 了解公司的主营业务及近期的数字化、智能化转型新闻，准备相关的行业见解