大模型算法工程师面试经验与反思

引言

作为一名算法工程师，面试是职业生涯中不可避免的过程。本文将结合我最近在上海人工智能实验室评测大模型算法工程师岗位的面试经历，分享面试准备的要点和个人的深刻教训。

1. 面试准备的关键点

1.1 简历准备

• 项目经验描述
  • 不要平铺直述，要用 STAR 法则（情境、任务、行动、结果）
  • 突出个人贡献和解决问题的能力
  • 用数据说话，比如：”优化后性能提升了 30%”

个人反思：这次面试中，我在项目描述环节表现非常不理想。讲项目的时候逻辑非常混乱，没有应用STAR法则。如果按照STAR法则来组织语言，应该是这样的：

• 情境：介绍项目背景和面临的挑战
• 任务：明确说明我的职责
• 行动：详细描述采取的技术方案
• 结果：用数据说明项目成果

• 技术栈展示
  • 分层次列举：熟练掌握的放在前面
  • 不要列举所有接触过的技术
  • 确保写在简历上的都能讲清楚原理

个人反思：面试官对RLHF问了很多深入的问题，但我的回答支支吾吾。这暴露出一个问题：简历上写的技术一定要准备充分，必须能讲清楚具体原理和实现细节。

1.2 技术准备

• 必备知识点
  • 计算机基础：操作系统、计算机网络、数据结构
  • 深度学习基础：模型结构、训练技巧、优化方法
  • 大模型相关：预训练、微调、RLHF
• 算法准备
  • LeetCode 经典题目
  • 常见数据结构的实现
  • 面试高频算法题型

个人反思：面试中遇到一道简单的链表题目，但当时大脑一片空白，没能很好地解决。这说明即使是最基础的算法题也不能掉以轻心，平时要多加练习，保持手感。

2. 面试现场的注意事项

2.1 技术面试中的坑

• 项目经验描述不够深入

  • ❌ 错误示范：”我负责了模型训练和优化”
  • ✅ 正确示范：”我设计并实现了基于RLHF的对话模型优化方案，通过改进奖励模型和采样策略，将模型在人类偏好评估上的得分提升了40%”

• 技术问题回答不当

  • ❌ 错误示范：不懂装懂，答非所问
  • ✅ 正确示范：诚实承认不了解，但表达学习意愿和解决问题的思路

2.2 沟通技巧

• 保持冷静
• 注意表达的逻辑性
• 给对方思考的时间

个人反思：面试中发现一个严重的问题 —— 当面试官沉默时，我会感到尴尬，然后不停地说话填补沉默。这让我想起奥巴马关于”第一份工作面试”的演讲。我需要学会：

• 适时停顿，给双方思考的空间
• 组织好语言再回答
• 不要因为沉默而慌乱

3. 改进计划

3.1 项目准备

• 准备3-4个核心项目的STAR描述
• 每个项目准备5分钟和15分钟两个版本
• 录音练习，反复修改到逻辑清晰

3.2 技术准备

• 深入学习RLHF的原理和实现细节
• 每天保持算法题练习，特别是基础题目
• 准备一个技术知识树，确保每个分支都能讲清楚

3.3 面试技巧

• 练习如何优雅地处理沉默
• 通过录音分析自己的表达方式
• 模拟面试练习，特别是压力面试情况

结语

这次上海人工智能实验室的面试虽然不尽如人意，但给了我深刻的教训和改进的方向。面试不仅是展示技术能力的机会，更是展示一个人如何在压力下思考和表达的窗口。希望通过分享这些经验和教训，能帮助大家在面试中更好地发挥。