【北斗】国际化大模型Agent算法研究员

优缺点分析

角色解读

• 从算法研究员成长为Agent系统或模型后训练方向的专家，主导技术架构
• 随着业务全球化扩张，晋升为技术负责人或团队Leader，影响更大范围的产品决策
• 积累多语言、多场景的AI落地经验，成为AI+国际化业务的稀缺人才
• 设计和实现面向境外外卖场景的AI Agent系统，包括智能客服、智能审核、自动化运营等
• 参与模型后训练，通过SFT/RLHF/DPO技术微调大模型，提升其在具体业务场景的表现
• 协同优化Agent与模型，提高工具调用准确率和多步推理能力，并通过A/B实验持续迭代
• 精通LLM原理及训练/推理流程，熟悉深度学习框架（如PyTorch）
• 熟悉Agent系统构建，掌握LangChain、AutoGen等框架
• 具备模型后训练经验，如SFT、RLHF、DPO，能构建高质量训练数据集
• 良好的系统设计思维和问题拆解能力，能独立推进模块级工作

申请策略

• 关注美团的国际化战略和境外业务动态，在面试中展现对业务场景的理解
• 准备一个完整的项目案例，从问题定义、技术选型到效果评估，展示闭环思维
• 突出LLM和Agent相关项目经验，详细描述你在Agent框架搭建、工具链集成中的具体贡献
• 强调模型后训练（SFT/RLHF/DPO）的实战经历，包括数据构建、奖励模型设计等
• 展示系统设计能力和独立推进模块工作的案例，如拆解复杂问题并落地解决方案
• 加强对LangChain、AutoGen等Agent框架的掌握，可动手搭建一个简易Agent demo
• 熟悉多语言NLP技术或跨语言迁移学习，为业务场景加分

面试指南

• 对于项目经验题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出技术挑战和你的解决思路
• 对于技术原理题，先给出核心概念定义，然后结合实际案例说明，体现深度和广度
• 请详细介绍你参与过的Agent系统设计，包括框架选择、工具链集成以及多轮决策的处理
• 如何设计SFT/RLHF的训练数据？奖励模型怎么构建和评估？
• 在多语言场景下，如何保证Agent的指令遵循和推理质量？
• 如果A/B实验发现模型效果下降，你会如何定位和优化？
• 谈谈你对LLM Agent未来发展趋势的看法，以及如何与业务结合
• 复习LLM训练流程（预训练、微调、RLHF），熟悉常用框架及参数