AIGC算法工程师（创意Agent/文案生成方向）

优缺点分析

角色解读

• 成长为AIGC领域的专家，在创意生成、大模型应用方向持续深耕
• 可向技术负责人或架构师方向发展，领导复杂算法项目的落地
• 也可转向产品化方向，推动AI创意工具的商业化与规模化
• 负责广告创意大模型的核心能力建设，包括文案生成、爆款内容解析等
• 研发面向广告场景的创意Agent，实现自动化创意生产闭环
• 探索大模型后训练技术如SFT、RLHF、RAG，提升生成质量
• 深入业务，优化文案质量与投放效果，并建设评测治理体系
• 扎实的LLM/MLLM/Agent技术基础，熟悉NLP和AIGC方向
• 掌握大模型后训练方法（SFT、RLHF、RAG等）和可控生成技术
• 优秀的工程落地能力，能将模型与广告业务场景深度结合
• 较强的数据分析与问题解决能力，关注生成质量与评测

申请策略

• 关注小红书的广告技术体系和文化，面试前了解其业务痛点
• 准备一个完整的项目案例，展示从问题定义、方案设计到落地效果的全流程
• 突出在大模型/NLP/AIGC方向的项目经验，尤其是文案生成或创意应用
• 强调后训练技术（SFT、RLHF、RAG等）的实际落地案例
• 如有广告、推荐或搜索相关经验，务必重点展示
• 体现工程能力，如模型部署、性能优化、系统架构设计等
• 深入学习主流开源大模型（如LLaMA、Qwen）的微调与部署
• 熟悉LangChain、AutoGPT等Agent框架，并动手实践

面试指南

• 针对项目类问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰叙述
• 对于设计类问题，先明确目标，再分解模块，最后讨论技术方案和取舍
• 对于评估类问题，结合业务指标（如CTR、转化率）和人工/自动评测方法
• 请详细描述你参与过的一个大模型微调项目，包括数据准备、模型选择和评估方法
• 如何保证LLM生成文案的广告合规性和真实性？
• 在RAG应用中，如何优化检索质量以提升生成效果？
• 设计一个面向广告主的创意Agent，核心模块和交互流程是什么？
• 你如何评估生成内容对广告投放效果的贡献？