大厂面试真题揭秘：38W-55W年薪，大模型算法工程师核心考点全解析！

面试信息岗位大模型应用算法工程师-电商方向类别算法类 - 自然语言处理地点杭州bg:普通211 渣硕薪资情况薪资构成16 薪属于互联网第一梯队。硕士总包38W ~ 55W / 年普通档38W ~ 48W优质SP/SSP48W ~ 55W本科总包25W ~ 38W / 年博士总包60W ~ 90W / 年其他福利:房补、三餐、六险一金齐全废话不多说我把面试题总结了一下大致如下面经总结请做一个简短的自我介绍介绍你做过的与大模型应用、NLP、电商场景相关的项目经历。你做过的项目里哪一个最能体现你对大模型应用落地的理解请重点展开。你在项目中承担的角色是什么是偏模型、偏工程、偏策略还是端到端负责你是否做过商品标题理解、属性抽取、类目归类、商品卖点生成、评论总结、直播话术生成、客服问答等相关任务你做过哪些与指令数据构建、Prompt调优、SFT微调、偏好优化、RAG检索增强、工具调用相关的工作你在项目里处理过哪些线上问题例如效果波动、时延过高、成本过高、幻觉严重、数据分布漂移说一下 Transformer 的核心结构以及 self-attention 为什么适合做大模型底座。位置编码有哪些常见方式RoPE 的核心思想是什么SFT、RLHF、DPO、ORPO、PPO 之间的区别是什么各自适合什么场景大模型出现幻觉的根本原因有哪些如何从训练数据、模型架构、解码策略、外部知识接入、结果校验等角度降低幻觉如果构建一个高质量的指令微调数据集大模型输出不稳定时你会从哪些维度排查prompt、采样参数、模型版本、上下文长度、输入格式还是检索质量简历中有介绍RAG的项目介绍一下你怎么做的。向量检索和关键词检索各自的优缺点是什么如何解决embedding 模型该如何选型如何评估召回质量chunk 切分策略是什么这样做对 RAG 检索效果的影响RAG 场景里如何做 multi-hop reasoning 或跨文档聚合RAG 评估你会看哪些指标除了准确率还有哪些线上指标值得关注当模型多轮调用工具后容易出错或跑偏时你会怎么做Agent 系统如何做状态管理、记忆管理、权限控制、异常恢复你如何理解 ReAct、Plan-and-Execute、Toolformer 这类方法如何用 LLM 提升长尾商品、冷启动商品的曝光机会生成任务常见评估指标有哪些这些指标为什么往往不够如何设计人工评测标准如何保证标注一致性推理加速有哪些常见手段vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 这类推理框架你了解哪些它们分别解决什么问题题目给定一个非空二叉树返回其最大路径和。路径可以从任意节点开始和结束但至少包含一个节点。假如你从2026年开始学大模型按这个步骤走准能稳步进阶。接下来告诉你一条最快的邪修路线3个月即可成为模型大师薪资直接起飞。阶段1:大模型基础阶段2:RAG应用开发工程阶段3:大模型Agent应用架构阶段4:大模型微调与私有化部署配套文档资源全套AI 大模型 学习资料朋友们如果需要可以微信扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】配套文档资源全套AI 大模型 学习资料朋友们如果需要可以微信扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】