【快Star】AI搜算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术方向：从算法工程师逐步成长为AI搜索领域专家或技术负责人
• 管理方向：可向技术团队Leader发展，带领小组攻克难题
• 跨界方向：积累多模态经验后，可转向其他AI应用领域如对话系统、推荐等
• 负责LLM后训练算法优化，如奖励模型、SFT等，提升AI搜索效果
• 探索Agent技术落地，包括规划模型、函数调用、记忆构建等，增强搜索智能性
• 推动多模态大模型在搜索中的应用，如视频理解、多模态交互，丰富用户体验
• 扎实的大模型理论基础，熟悉SFT、RLHF等后训练技术
• 较强的工程能力，熟练使用主流训练和推理框架（如DeepSpeed、Megatron等）
• 有LLM或多模态研究经验，能解决复杂实际问题

申请策略

• 了解快手AI搜索的产品形态，思考如何用LLM提升用户体验
• 准备一个完整的项目案例，展示从问题定义到落地效果的过程
• 突出大模型相关项目经验，尤其是后训练、奖励模型、Agent等方向的具体贡献
• 强调工程实现能力，如搭建训练框架、优化推理效率等
• 如有顶会论文或竞赛奖项，重点标注
• 若工程经验不足，可补充学习主流大模型训练框架（如DeepSpeed、Transformers）
• 阅读最新LLM论文，了解SFT、RLHF、RLAIF等前沿技术

面试指南

• 用STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述项目经历
• 对技术问题，从原理到实践分层次阐述，突出关键决策点
• 请详细讲述你过去参与的一个大模型后训练项目，包括技术选型和效果
• 如何优化长文本奖励模型？有哪些挑战？
• Agent中的function call机制如何设计以确保准确性和效率？
• 多模态大模型在搜索场景中如何融合视觉和文本信息？
• 复习LLM、强化学习、多模态等核心概念，准备手撕代码或算法推导
• 准备2-3个有深度的项目案例，包括遇到的难点和解决方案