【AI大模型开发/解决方案工程师】【华为OD】【上海】【南京】【北京】【深圳】【杭州】

【岗位】AI大模型开发/解决方案工程师

【工作职责】
1、负责CV、预测、NLP、多模态、RAG、天筹、Agent等领域行业解决方案设计,为央国企、泛政府、金融、云原生等行业项目交付提供技术支持:

2、负责NLP L1行业大模型增训/微调、CV数据标注玉处理、预测算法、Agent应用效果/算法优化等技术栈能力构建和竞争力分析,攻克重点领域/山头项目技术难题;

3、行业大模型需求分析、系统设计,从流程、工具、实践等角度考虑如何构建工程能力以应对相应的困难和挑战,持续沉淀项目经验提升大模型应用效率和效果;

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26届求捞实习
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发布于 05-23 02:11 陕西

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1️⃣一面1.自我介绍和项目介绍2.介绍一下了解的大模型有哪些,这些模型在结构上有什么差异3.说一下大模型常用的位置编码有哪些,各有什么优缺点4.介绍一下大模型的预训练后训练以及推理是怎么做的,并且详细问了 RLHF 的做法,包括 PPO 算法的原理,以及 DPO 和 PPO 的区别5.大模型的超长上下文是怎么做的,比如说 KIMI6.大模型智能体是怎么工作的,有哪些组件7.场景题:如何训练一个大模型,可以做到精确的提取摘要8.代码:股票的四个题121. 买卖股票的最佳时机122. 买卖股票的最佳时机 II123. 买卖股票的最佳时机 III188. 买卖股票的最佳时机 IV✴️整体来说一面偏基础,没有太多发散性的问题,整个面试一个半小时多2️⃣二面1.自我介绍2.因为之前是做 CV 的,所以面试官问了 CV 和 NLP 的区别和联系,在 Transformer 的大背景下,CV、NLP,包括语音等,能否实现大一统3.训练大模型的时候数据怎么清洗,怎么处理,怎么配比,怎样操作能更容易使模型达到更好的性能4.什么是大模型的幻觉,如何减轻幻觉问题5.大模型的复读问题是怎么产生的,业内一般有什么解决办法6.大模型的工具调用怎么实现7.Agent 有哪几部分构成,了解哪些具体的实现方法8.开放题:之前训练大模型的时候遇到过什么困难,你是怎么解决的9.代码:实现一个 Tokenizer,只能用 PyTorch 基础语法✴️二面相比于一面更加看重综合素质,喜欢考察分析问题解决问题的能力,二面也面试了一个多小时,面试官还是挺专业的。3️⃣三面1.首先过项目,但是问的特别细致,尤其是一个 Agent 的项目,从背景,到动机,再到做法,最后的结果,都问的非常细,大概有半个小时的时间2.开放题:你觉得当前大模型还存在怎样的问题,有什么解决办法吗3.开放题:让你自己设计一个 Agent,会怎么做,为什么这样做4.找工作比较在意的点是什么,除了薪资还有什么5.对文心一言这个产品了解吗,有哪些优点和值得改进的点6.如果给你发 Offer,你到这个团队能做出什么贡献✴️三面整体来说更加综合,不止有一些技术问题,还有职业规划这些问题,更加考察整体的能力。面试官应该是这个团队的大老板,看问题更加系统和全面,整体面下来还是比较有压力的。📳对于想求职算法岗的同学,如果想参加高质量项目辅导,提升面试能力,欢迎后台联系。
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