基座大模型算法研究员 (Post-training)

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：在RL Scaling、长上下文等方向深耕，成为领域权威，产出顶级论文和开源项目
• 技术管理路线：随着团队扩张，可晋升为技术负责人或小组长，带领团队攻克大模型核心技术难题
• 跨领域发展：积累大模型底层能力后，可转向应用层模型落地、AI产品架构等方向，拓宽职业边界
• 负责大模型后训练阶段的基础能力优化，如指令遵循、推理能力提升，涉及幻觉、智能体等前沿课题
• 探索大规模强化学习（RL）及多目标RL训练方案，与团队共同构建稳定可扩展的RL Scaling训练基础设施
• 针对超长上下文场景，研究数据合成、上下文管理和长上下文RL优化方法，推动模型在复杂任务上的表现
• 深入掌握大模型开发流程，包括预训练、指令微调、强化学习等全链路技术
• 扎实的算法和数学功底，精通自然语言处理、生成式AI和机器学习，熟练使用PyTorch等深度学习框架
• 具备优秀的编程能力（Python/Java），能够高效实现和调试复杂算法
• 目标导向，善于拆解问题并推动协作，能从日常工作中发现创新空间

申请策略

• 深入了解美团大模型业务方向：关注LongCat模型的技术博客和开源项目，面试时展现对岗位的热情和匹配度
• 准备一个完整的项目案例：从问题定义、技术选型到落地效果，展示解决复杂问题的能力和思考深度
• 突出大模型相关项目经历：详细描述在预训练、指令微调、RLHF等环节的具体贡献和成果（如模型指标提升、论文发表等）
• 展示算法与工程能力：列出精通的语言和框架（Python、PyTorch），强调大规模分布式训练经验（如使用Megatron、DeepSpeed等）
• 体现创新潜力：附上在ICLR、NeurIPS等顶会发表的论文或开源项目，证明研究能力和技术视野
• 强调团队协作和推动力：用实例说明如何协调上下游资源达成目标，体现条理性和执行力
• 系统学习强化学习：重点掌握PPO、GRPO等RL算法，理解RL Scaling的理论与实践
• 熟悉长上下文技术：了解RoPE、FlashAttention、位置编码等，阅读相关文献

面试指南

• STAR法则：描述情境（S）、任务（T）、行动（A）、结果（R），突出个人贡献和思考
• 对比分析：在回答技术问题时，先阐述主流方法（如PPO），再提出自己的改进或创新点，展示深度
• 结构化表达：先总后分，给出结论再展开细节，体现逻辑性和条理性
• 请详细解释你参与过的大模型后训练流程，包括数据构建、模型训练和评估方法？
• 谈谈你对RL Scaling（如PPO、DPO）的理解，以及如何解决训练中不稳定的问题？
• 如何处理长上下文场景下的模型困惑度下降和注意力分散问题？你有何优化思路？
• 描述一次你在大规模分布式训练中遇到的错误或性能瓶颈，以及如何调试和解决的？
• 你如何看待当前大模型在幻觉和推理能力上的局限？未来的改进方向是什么？