非科班普通人如何转大模型相关岗位拿下大厂 offer

现在大模型的风口有多猛,不用我多说吧?相关岗位的 HC(head count,岗位编制)肉眼可见地比传统前后端要多,就算你面的是传统后端岗位,面试官也总会绕着弯子问你几个大模型的问题,考察你对新技术的敏感度。

所以,想挤进这个赛道,光靠热情可不够。今天我就从八股、项目、实习、算法、学习路线这五个核心维度,给大家分享一套亲测有效的通关攻略。

一、 八股:

大模型的八股和传统后端八股,核心区别在于对强化学习相关概念的重视程度。毕竟大模型从预训练到落地应用,RLHF(基于人类反馈的强化学习)这条链路是绕不开的。

像 PPO、DPO、RLHF 这些核心技术点,大家一定要吃透原理,而不只是背定义。除了强化学习,大模型的基础底盘 ——Transformer 架构、位置编码及其变种,还有 Transformer 每层结构的作用,这些都是面试中的送分题,必须烂熟于心。

这里给大家一个重要的答题技巧:千万不要死记硬背。面试官要的不是一个标准答案,而是你的思考逻辑。最好的回答方式是 “循序渐进式”—— 先讲这项技术出现之前的痛点是什么,前人是怎么尝试解决的,然后再引出这项技术的设计思路、核心优势,甚至可以延伸聊聊它的改进方向。这样一套下来,能让面试官明显感觉到你不是在 “背题”,而是真的理解了技术的演进脉络。

另外,大厂和小厂的八股考察侧重点不一样。小厂可能不会深挖底层技术,毕竟很多面试官也是半路转到大模型领域的。这时候你只要表现得自信,把自己懂的知识点有条理地讲清楚,就能加分。

至于学习资源,我推荐两位老师的内容:想了解前沿技术,看道口纳什老师的讲解;想把 Transformer、位置编码这些基础知识点啃透,去看 resenfan 老师的视频,讲得特别细致,很适合非科班同学入门。

二、 项目:

很多非科班同学做项目,容易陷入一个误区:只停留在调用 API、写提示词的层面,美其名曰 “提示词工程师”,但这种项目在面试中含金量很低。

真正能打动面试官的项目,主要分三类:SFT(监督微调)项目、RAG(检索增强生成)项目、强化学习相关项目。如果想冲高薪岗位,一定要接触大模型的真实训练链路,而不是只做表层应用。

1. SFT 项目

重点要掌握数据构建、清洗、格式化的全流程,还有全量微调和 LoRA 微调的技术细节。很多同学卡在不会 Python 这一步,项目根本没法启动,这真的很吃亏。

Python 是大模型工程的必经之路,掌握它,你就比别人快了一大截。

2. RAG 项目

这个方向是企业里最容易落地的,也是面试的高频考点。做这类项目,一定要把检索策略、知识库构建、数据召回的逻辑理清楚,比单纯调参要重要得多。

3. 强化学习相关项目

如果目标是大厂高薪岗,强化学习这块必须下功夫。现在很多大厂招人,都把强化学习相关的训练经验当成核心筛选条件。

最后提醒大家,做完项目后,简历上一定要写清楚三件事:解决了什么问题、用了什么策略、取得了什么结果。千万别照着 GitHub 的教程 “抄作业”,却不懂背后的原理。面试时面试官一追问,很容易露馅。做项目的过程中,一定要多问自己 “为什么这么做”“这么做有什么好处”,形成自己的思考。

三、 实习:

对于非科班同学来说,实习的重要性怎么强调都不为过。科班同学可能在学校就跟着导师做过大模型项目,我们没有这个优势,就只能靠实习经验来弥补技术和经验上的短板。

找实习,我强烈建议大家优先投日常实习,而不是暑期实习。日常实习的门槛更低,很多时候因为项目紧急,面试会相对 “放水”,更容易拿到机会。

就算你一开始投不中也没关系,多参加面试本身就是一种锻炼 —— 你的表达能力、项目熟练度,都会在一次次面试中快速提升。这些积累,不管是对后续找日常实习,还是冲暑期实习,都大有裨益。

四、 算法:

很多同学会觉得,转大模型岗位不用刷算法题?大错特错!像腾讯、阿里、字节这些大厂,算法题是面试的必考题,甚至会直接根据算法题的表现打分。

我的建议是:吃透力扣 Hot100 的每一道题,重点关注高频考点。很多大厂的算法面试题,都是从这里面挑的。

刚开始刷算法题可能会很吃力,没关系,可以先看答案或者跟着 B 站 UP 主的讲解视频,自己动手敲一遍代码。敲完之后删掉,再凭着记忆和理解反复敲四五遍。每天坚持刷几道,等到秋招或者暑期实习面试的时候,你会发现自己的进步超乎想象。

五、 学习路线:

最后给大家梳理一个清晰的学习时间线,按阶段推进,效率会更高:

1.基础阶段(1-2 周)

主攻 Python 基础和大模型核心知识点,比如 Transformer 架构、位置编码、预训练和微调的基本流程。可以多看技术博客和入门视频,把基础打牢。

2.项目阶段(1 个月左右)

选一个前沿且落地性强的方向,比如 RAG 或者 LoRA 微调,动手做一个完整的项目。这个阶段一定要多实操,遇到问题就查资料、问人,把项目吃透。

3.求职阶段:先练手,再冲大厂

别一上来就投大厂,很容易因为经验不足而碰壁,还可能浪费宝贵的面试机会(很多大厂有面频限制)。可以先投一些小公司或者自己不太想去的公司练手,打磨面试话术,完善项目细节。等自己的表达能力和技术储备都到位了,再集中精力冲大厂 offer。

最后一句掏心窝的话

大模型赛道变化很快,今天的新技术可能明天就会被迭代。所以,入行之后一定要保持学习的热情,多关注前沿论文和技术动态。很多面试官会问你最近有没有关注什么新模型、新技术,考察你对行业的敏感度。

希望这篇攻略能帮到正在努力的你,祝大家都能拿到心仪的大厂 offer!

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L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段:了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析,学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

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L2阶段:攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段:AI大模型RAG应用开发工程,主要学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

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L3阶段:跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,主要学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造Agent智能体。

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L4阶段:精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段:大模型的微调和私有化部署,更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调,并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。

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