大模型求职内幕分享！大厂面试官揭秘大模型算法岗需要的核心技能

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布 · 446 阅读

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#人工智能 #llama #AI大模型 #langchain #Agent #LLM #RAG

在ChatGPT和DeepSeek掀起的智能革命浪潮下，AI研发工程师、AI产品经理、大模型开发、训练师等新兴岗位开始大量涌现，但是很多求职者会面临一些求职困惑：招聘网站的JD术语晦涩，难以精准匹配自身能力；面试准备迷茫，不知从何开始；对岗位所需的算法基础、工程能力、业务理解等核心技能边界模糊…

基于此特地邀请到了4位不同岗位的大模型在职人士，从不同岗位视角为广大希望入行AI的应届生及转型AI的传统开发者进行经验分享，拆解当前就业趋势，助力求职者打破信息差，精准锚定岗位目标，系统化构建竞争力。

分享内容实录

大家晚上好，我是阿东。今天我将分享关于AI大模型的就业机会与技术经验，帮助大家打破信息壁垒。首先，我简单介绍一下自己。

我曾是百度高级开发工程师，深度参与多个AI项目，积累了丰富的算法开发经验。目前，我在联想担任IPC架构师，将大模型技术融入PC端产品。同时，我在百度担任过一面面试官，作为面试者和被面试者参与了上百场面试，熟悉大厂的面试流程与标准。

今天的分享涵盖四个主题。首先，从大厂面试官的角度，当前大模型就业市场最看重的候选人能力是什么？稍后，我将以头条大模型算法岗的面试全流程为例进行介绍。

面试官视角：候选人关键能力

作为面试官，我认为以下三点至关重要：

算法与模型基础

深度学习是大模型岗位的基石。自从DeepSeek爆火后，今年大模型就业市场显著回暖，需求激增，尤其是RAG（检索增强生成）和Agent开发工程师的需求尤为旺盛。这些岗位的竞争比例远低于后端或前端开发。

候选人需理解大语言模型（LLM）的原理，尤其是Transformer架构，以及微调等技术。如果从事RAG开发，需熟悉RAG全流程及其痛点；若从事Agent开发，需了解Deep Research或Minus等前沿技术的底层原理。此外，需阅读前沿论文，如DeepSeek提及的方法，掌握其实现方式。

工程能力

工程能力是落地的关键。不论是大厂、中厂还是小厂，招聘候选人是为了干活，工程能力必须过硬。候选人需熟悉PyTorch或TensorFlow等框架。例如，在模型微调中，需掌握多机多卡的实现；在模型蒸馏中，需了解如何构建蒸馏或微调数据集。

业务场景理解

业务匹配度至关重要。如果两位候选人背景相似，我们优先选择实习或工作经历与职位描述（JD）高度匹配的候选人。业务匹配度高意味着能快速上手。

在简历中，需突出智能客服或推荐系统等项目，并量化成果，让面试官一眼看出亮点。算法基础、工程能力和业务匹配是三大关键点。

后端或推荐系统开发者转行大模型的常见误区

对于从后端或推荐系统转行大模型的同学，以下是五个常见误区及规避策略：

忽视算法基础

许多候选人只关注工程实现，忽视算法基础。大厂面试虽被戏称为“造火箭”，入职后“拧螺丝”，但我们对工程和算法能力要求很高。三轮面试会考察数据结构、算法及Transformer等基础架构的原理。强化算法基础，不仅为面试，也为职业发展和深入业务提供支持。

盲目追求最新模型，缺乏实战经验

大模型领域日新月异，Number 4、千问3、DeepSeek R2等新模型层出不穷。不要盲目追新，因为最新模型未必适合业务需求。从小规模项目入手，如微调或从零训练模型，理解分布式训练、微调和部署。通过开源项目熟悉模型优化全流程。

低估业务场景需求

许多人忽视模型与业务需求的适配。例如，文档扫描从传统OCR转向多模态大模型，需评估多模态模型的业务价值，深入理解需求，混合使用技术以提升适配性。

忽视开源社区和论文

参与国内的阿里ModelScope或国际的Hugging Face社区，获取模型资源。参加Kaggle或阿里天池等竞赛提升技能。积极贡献GitHub开源项目，尤其是在Deep Research或Minus等项目初期参与，丰富简历并提升影响力。定期阅读ArXiv论文，使用元宝等工具加速阅读，打破信息差。

转行周期过长

转行时间控制在3至6个月内。对于校招，建议获取1至2份相关实习经验。

短时间内获取大模型实习机会

针对校招学生，以下步骤也适用于社招：

明确目标

目标是RAG或Agent开发，研究阿里、字节等大厂的职位描述，拆解所需技术栈，准备相关项目。算法岗需掌握深度学习、模型优化、微调和蒸馏；工程岗需了解分布式训练、模型部署及SJ、VRM等框架；数据岗需学会构建微调或蒸馏数据集并选择合适工具。

制定学习路线

打好深度学习基础，通过校内导师项目或开源项目积累经验。最好能搭建一个简单Demo，如在3090或4090 GPU上训练TNLM，了解从数据集构建到可对话LLM的全流程。

准备算法面试

即使业务匹配度高，编码能力仍需严格考察。大厂使用LeetCode或内部题库。准备高频题型模板，刷LeetCode Hot 100至少2至3遍。大模型算法岗需重点准备常见算法题。

开发大模型项目

探索RAG的延伸，如Graph RAG、Deep Research或AI搜索。GitHub上有数千相关开源项目，其中约100个高质量项目。可手动复现Minus或Deep Research，或开发LLM与可视化图表的结合项目。无项目经验者可通过开源项目积累工程经验。

准备八股文与面经

在小红书、优客或GitHub搜索八股文和面经。重点准备大模型基础、分布式训练、模型优化和部署。RAG岗需关注向量数据库及RAG优化流程和算法。

打造简历与面试准备

简历是第一关。突出教育背景（如985院校），量化项目成果，技术栈与目标JD高度契合。为不同JD定制不同简历。进行模拟面试提升表现。按此流程1至2个月可获大厂Offer。

大模型的实际落地场景与挑战

2022年ChatGPT引发热潮，2023年持续火热，2024年因落地难度冷却。但DeepSeek的爆火重新点燃兴趣。与元宇宙不同，大模型并非伪命题。短期盈利难，但长期可赋能各行业。未来3至5年，AI大模型、新能源和机器人将占据核心。调查显示，大模型可提升程序员效率70%至80%。在百度，文心快马AI IDE结合GPT使个人效率翻倍。

以头条大模型面试为例，一面要求自我介绍并考察多模态模型（如CLIP或千问系列）的原理，最好有相关项目经验。一、二面包含数据结构与算法编码题。三面由技术负责人考察技术广度，可能询问大模型训练经验，评估你的深度和团队适应性。

总结与建议

大模型岗位青睐算法、工程和业务能力的综合人才。后端开发者应选择大模型与算法结合的岗位，确保能力与JD匹配。
转行或跳槽需避免误区，制定系统学习计划提升能力。
高效准备，避免战线过长，在实践中学习，在学习中实践。
大模型落地是机遇，需克服技术和业务挑战实现价值。
持续学习，积累实战经验，通过博客、社区、Kaggle竞赛或GitHub分享成果，提升影响力。

问答环节

大模型未来3至5年的前景如何？

从宏观来看，AI大模型、新能源汽车和机器人是未来3至5年的战略重点。大厂如百度、阿里、字节正用大模型重构业务。职位描述中普遍包含大模型相关要求，反映市场需求。与元宇宙不同，大模型可落地，应用于数字人、知识库、自动驾驶、智能座舱、政企、AI PC和手机等领域。它是通向AGI的必经之路，我对行业前景非常看好。

没有大模型经验应如何优化简历？

转行需提升简历与招聘要求的匹配度，项目尤为重要。参与开源项目，即使独自上手困难，也可通过与大厂同学或GitHub协作开发项目，或参加竞赛完善项目经验。后续我将分享学习资源，感兴趣的同学可关注。

面试官询问是否使用ChatGPT或DeepSeek的意图是什么？应如何回答？

此类问题考察三点：