AI大模型算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 向资深算法工程师发展，深入大模型底层原理与创新
• 可转向技术专家或架构师，主导大模型平台与产品设计
• 有机会参与跨部门协作，拓展到咨询或业务解决方案领域
• 负责大模型算法的研发与优化，涉及RAG、Agent、智能问数等前沿技术
• 进行大模型在垂直领域的微调训练，提升模型在特定场景下的表现
• 参与大模型产品平台的打造，推动技术方案落地并基于反馈迭代优化
• 扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉Transformer、BERT、GPT等模型架构
• 精通Python编程及PyTorch框架，具备1年以上AI开发经验
• 掌握大模型微调技术（如LoRA、p-tuning）及相关工具链（Langchain、LLamaIndex等）

申请策略

• 在简历中量化项目成果，如模型效果提升百分比、上线影响等
• 了解毕马威智能创新空间的业务方向，在面试中展现与咨询场景的结合思路
• 突出大模型相关项目经验，如微调、RAG、Agent开发等
• 强调Python和PyTorch熟练度，以及知名模型架构的理解
• 展示使用过的大模型工具链（Langchain、vLLM等），体现工程能力
• 若缺乏大模型实战，可先通过开源项目（如LLaMA-Factory）练习微调
• 学习Langchain和RAG技术，了解企业级应用场景
• 关注前沿论文和技术博客，保持对行业动态的敏感度

面试指南

• 项目描述采用STAR法则：情境、任务、行动、结果，重点突出技术难点和解决思路
• 原理性问题先解释核心概念，再结合实际经验说明应用场景
• 对比性问题从优缺点、适用场景、性能影响等维度系统回答
• 请详细描述你参与的一个大模型项目，包括技术选型、训练过程和最终效果
• RAG系统的核心组件有哪些？如何优化检索质量？
• LoRA微调的原理是什么？它与全量微调相比有何优劣？
• 你如何评估大模型生成结果的质量？有什么常用指标？
• 在大模型部署时，你使用过哪些推理加速框架？请比较它们的特点