大模型算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 深耕大模型技术，成为算法专家或技术负责人
• 向AI应用架构师方向发展，主导技术方案设计
• 可横向拓展至其他AI领域，如多模态、强化学习等
• 主导大模型的训练、微调和压缩，针对家庭场景优化模型效果
• 与产品团队协作，将算法能力落地到智能家居、安防等产品中
• 构建高质量训练和测试数据集，确保模型性能
• 扎实的深度学习基础，熟练使用PyTorch、Megatron等框架
• 熟悉主流开源大模型，具备模型压缩和蒸馏的实际经验
• 有视频理解或语义理解算法经验者优先

申请策略

• 深入了解京东云的产品和业务方向，结合自身经验阐述如何贡献
• 准备一个端到端的大模型落地案例，展示从数据到部署的完整流程
• 突出大模型训练或微调的项目经历，具体说明使用了哪些框架和模型
• 重点展示模型压缩、蒸馏相关成果，如模型大小和推理速度提升
• 强调视频理解或语义理解领域的实际项目经验
• 体现团队协作和产品落地能力
• 提前学习Megatron框架和分布式训练技巧
• 复习模型量化、剪枝、蒸馏等压缩方法

面试指南

• 用STAR方法描述项目：情境、任务、行动、结果，突出技术难点和你的贡献
• 对于技术问题，先给出核心原理，再结合具体实践，展示深度
• 协作问题强调沟通和问题解决能力，举例时注意团队角色
• 请介绍一下你在大模型训练和微调方面的项目经验
• 如何对大模型进行压缩和蒸馏？请举例说明
• 视频理解算法中，如何平衡精度和推理速度？
• 描述一次你与产品团队协作解决技术难题的经历
• 你了解哪些主流开源大模型？它们的结构和训练方法有何不同？