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AI Agent 算法工程师

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AgentRAG上下文工程Memory
1面理论基础,2面项目深挖,3面系统设计与算法实现。重点考察Agent架构、Memory设计、工具调用和上下文工程能力。
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阿里巴巴

大模型算法工程师

困难
LLMSFTRL模型优化
重点考察大模型训练优化、Post-Training技术( SFT、RLHF)、模型压缩与加速。需要深入理解模型训练全流程。
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腾讯

RAG 开发工程师

中等
RAG向量检索文档解析系统架构
围绕RAG全链路考察:文档解析、向量数据库选择、检索策略优化、答案生成质量评估。偏工程落地能力。

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AI 应用开发工程师

中等
LangChainAgent开发上下文工程生产实践
考察Agent开发框架使用、上下文工程最佳实践、生产环境问题解决能力。需要能讲清楚项目中的技术选型。

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大模型算法工程师

困难
LLM模型评估Agent评估评测体系
重点考察LLM和Agent评估体系设计,包括评估指标、自动化评估方法、人类反馈收集。需要了解业界主流评估方案。

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Agent 开发工程师

中等
多Agent工作流沙箱隔离安全防护
考察多Agent协作、Agent工作流设计、沙箱安全隔离、Parlant合规保障。需要有实际项目落地经验。

华为

AI 算法工程师

困难
模型训练分布式大模型优化工程能力
重点考察大模型训练优化、分布式训练、模型压缩加速。需要有训练调优实战经验,了解最新技术趋势。

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AI 应用开发工程师

简单
Prompt工程API调用应用集成业务落地
偏应用层开发,考察Prompt设计、API集成能力、业务场景理解。需要能快速将AI能力落地到产品中。

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RAG 算法工程师

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GraphRAGAgentic RAG知识图谱混合检索
考察GraphRAG、Agentic RAG、混合检索策略、知识图谱构建。需要理解RAG前沿技术发展趋势。

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AI 产品工程师

中等
产品思维AI落地用户体验迭代优化
考察AI产品化能力,包括需求分析、技术选型、用户体验优化。需要能平衡技术可行性与产品价值。

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大模型研发工程师

困难
LLM推理优化模型压缩工程实现
重点考察LLM推理优化、模型压缩量化、推理框架定制。需要对推理加速有深入理解和实践。

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AI 游戏工程师

中等
Agent游戏AINPC对话场景生成
考察AI在游戏场景的应用,包括NPC对话系统、智能场景生成、玩家行为预测。需要了解游戏AI领域特点。

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LLM 研发工程师

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LLM注意力机制模型架构预训练
重点考察Transformer架构、注意力机制变体、预训练/微调技术。需要能推导核心公式并理解前沿进展。

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多模态算法工程师

困难
多模态VLM图像理解跨模态
考察多模态大模型架构、视觉-语言对齐、图文匹配技术。需要了解CLIP、BLIP等主流模型原理。

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RAG 算法工程师

中等
RAG检索增强知识库答案生成
考察RAG核心组件:文档分块、向量检索、召回排序、答案生成。重点关注检索质量和幻觉控制。

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覆盖面试高频考点,建议学习时间:10-15天。包含LLM基础概念、注意力机制、训练优化等核心知识点。

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Agent算法工程师必学,深入理解Agent架构设计、工具调用、Planning、Memory等核心能力。

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RAG算法工程师必学,掌握文档解析、向量检索、召回排序、答案生成全链路技术。

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