大模型算法开发

优缺点分析

角色解读

• 从模型训练工程师逐步成长为技术专家，在大模型领域深耕，主导核心算法迭代
• 向技术管理方向发展，带领团队攻关医疗AI的复杂场景，成为技术负责人
• 横向扩展至AI产品架构师，结合业务需求设计端到端的智能解决方案
• 负责医疗大模型的后训练流程，包括持续预训练、指令微调和RLHF，优化模型在医学推理和长文本等任务的表现
• 研发大模型智能体核心算法，处理意图理解、规划决策、工具调用和多智能体协作，提升Agent的自主能力
• 将大模型落地到医疗业务场景，如在线问诊和诊断，实现医生效率提升，并构建面向C端的AI健康产品
• 深入掌握NLP和大模型技术，包括Transformer架构、预训练方法、指令微调、RLHF（如DPO）等
• 熟练使用至少一种编程语言（Python优先）和深度学习框架（PyTorch或TensorFlow），有扎实的工程能力
• 具备数据合成、奖励建模、Agent系统设计等经验，能够独立开展研发工作
• 良好的逻辑思维和问题分析能力，能快速定位并解决模型训练和推理中的问题

申请策略

• 关注京东健康的业务方向，面试中展示对医疗AI场景的了解和热情
• 准备一个完整的技术方案，展示从数据处理到模型部署的全流程思考
• 突出大模型相关项目经验，如指令微调、RLHF、Agent开发等，说明具体贡献和效果
• 列出顶会论文（第一作者）或NLP竞赛获奖经历，作为硬性优势
• 强调医疗或健康领域的项目背景，展示业务理解能力
• 量化成果：如模型指标提升（BLEU、ROUGE等）或业务效率提升百分比
• 补强RLHF全链路：从奖励模型设计到DPO实现，最好有实战代码仓库
• 深入Agent框架：学习LangChain、AutoGPT等，理解规划与工具调用机制

面试指南

• 使用STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出个人贡献和技术细节
• 对比不同方法：指出优缺点，说明为何选择某种方案，体现技术深度
• 结合实际数据：提及具体数据量、训练轮次、硬件配置等，展示工程经验
• 请详细描述你参与过的大模型后训练项目，包括数据构建、训练策略和效果评估
• RLHF中的奖励模型如何设计？DPO相比PPO有什么优点？
• 设计一个医疗问诊Agent，如何规划意图识别、实体抽取和回复生成？
• 如何评估大模型在医学推理上的表现？遇到过哪些数据偏差问题？
• 在模型训练中，如何处理灾难性遗忘和过拟合？