各大厂在校招中对大模型岗位候选人的要求可以概括为“基础知识扎实+项目经验深入”，尤其看重候选人将技术应用于实际业务场景的能力。以下是针对大模型岗位校招的全面解析和准备建议。

一、业务部门核心考察维度

大模型面试官一般会从从两个维度评估候选人：​​基础知识掌握程度​​和​​项目实践经验质量​​。这两个维度缺一不可，尤其是对于没有工作经验的校招生而言，仅靠理论知识很难在激烈竞争中脱颖而出。

当前大模型领域存在​​基座方向​​和​​应用方向​​的分化，各有特点：

• ​​基座方向​​：技术门槛高，薪资和发展空间大，但竞争激烈，适合技术实力强的候选人。

• ​​应用方向​​：岗位容量大，入门相对容易，但技术壁垒较低，需谨慎选择C端助手类项目。

大模型基座方向要求很高，坑位也比较少，对于有实力的候选人，优先考虑基座方向；对于简历背景一般的同学，可从应用方向入手，逐步向基座方向转型。

大模型应用方向更强调技术的实用性和业务落地能力。企业招聘目的是解决实际业务问题，因此特别关注候选人能否将大模型技术应用到具体场景中。同时，工程能力是将大模型技术落地的关键，候选人需熟悉PyTorch、TensorFlow等框架，掌握多机多卡训练、模型蒸馏等实用技能。

二、基础知识要求 （必须项）

2.1 大模型架构与训练

• ​​Transformer进阶​​：深入理解Multi-head Attention机制、GQA（Grouped Query Attention）优化原理、位置编码（RoPE/SinuPos）设计、LayerNorm与RMSNorm差异，等等。

• ​​主流模型对比​​：深入了解LLaMA、Qwen、百川等主流模型的架构特点、架构差异、适用场景以及性能差异。

• 对齐技术栈​​：RLHF（人类反馈强化学习）的奖励模型设计、DPO（直接偏好优化）的数学推导、KTO（KL散度优化）的实践要点。

2.2 微调与工程实践

• ​​LoRA技术深度​​：参数高效微调原理、LoRA秩选择策略、混合精度训练中的显存优化技巧。

• 训练问题排查​​：过拟合检测（KL散度监控）、Batch Size计算（基于显存/梯度累积）、学习率调度策略（Cosine Annealing vs Warmup）。

• ​​加速框架原理​​：vLLM的PagedAttention显存优化、LLama.cpp的量化部署方案、TGI（Text Generation Interface）的流式推理实现。

• ​​编程技术与框架​​：熟练掌握Python（必备）和C++（加分），精通PyTorch、TensorFlow以及Hugging Face Transformers、DeepSpeed、Megatron-LM等工具库。

2.3 领域知识储备

• ​​Prompt工程​​：Few-shot模板设计、思维链（CoT）拆解、拒绝采样（Rejection Sampling）策略。

• ​​评估体系​​：Perplexity、BLEU、ROUGE指标的局限性，人工评估Checklist设计（如安全性、事实一致性）。

三、热门研究方向 （加分项）

当前大模型领域的热门研究方向主要集中在以下几个方面，掌握这些方向可以显著提升竞争力：

3.1 检索增强生成（RAG）

RAG通过结合外部知识库解决模型幻觉和知识时效性问题，是当前企业应用最广泛的技术之一。重点包括动态检索策略、知识更新机制和多源信息融合技术。

• ​​动态检索策略​​：基于语义向量的混合检索（ColBERTv2）、上下文感知的检索增强（In-Context RAG）

• ​​领域适配​​：医疗知识库的Schema构建、法律文本的实体链接优化

3.2 大模型智能体（Agent）

Agent研究旨在让模型具备自主决策和复杂任务处理能力，是未来AI应用的重要方向。涉及多任务学习、工具调用、长程规划等关键技术。

• ​​多工具调用​​：LangChain框架的Tool Calling实现、ReAct范式的工作流设计

• ​​长程规划​​：基于蒙特卡洛树搜索（MCTS）的决策优化、自我反思（Self-Reflection）机制

3.3 多模态大模型

文本、图像、视频等多模态融合处理技术需求旺盛，尤其在智能客服、内容创作、医疗诊断等领域有广泛应用前景。

• ​​跨模态对齐​​：CLIP架构的对比学习优化、Flamingo模型的多模态交互机制。

• ​​行业解决方案​​：工业质检中的CV-NLP联合训练、医疗影像的多模态诊断系统。

3.4 高效训练与推理

包括模型压缩、量化、蒸馏等技术，旨在降低大模型部署和运行成本，是企业降本增效的关键。

• ​​MoE架构实践​​：Google Switch Transformer的专家路由策略、稀疏激活场景下的负载均衡。

• ​​轻量化部署​​：模型蒸馏（Distillation）的教师-学生架构设计、量化感知训练（QAT）流程。

四、项目经历打造策略

4.1 项目选择与深度挖掘

项目经历是大模型校招的​​必备要素​​，仅靠Prompt工程的项目已不具备竞争力，必须包含模型微调或训练经历。选择项目时应避免“流水账”式描述，重点突出以下要素：

• ​​业务背景​​清晰阐述：明确说明项目要解决的业务问题、目标及价值，用简单易懂的例子说明。

• ​​实现路径​​简明扼要：概述技术方案和实现流程，避免过度细节。

• ​​业务难点​​深度剖析：这是展现技术洞察力的关键，需详细说明项目中遇到的具体挑战和思考过程。

• ​​解决方案迭代​​展示：呈现不同方案的比较和优化过程，体现实战能力和解决问题的思路。

4.2 数据能力凸显

数据处理能力是大模型项目中的​​差异化竞争力​​，可以从以下方面展示：

• ​​数据筛选​​：展现在去重、均匀化采样（考虑产品分布、问题难易度、正负样本分布等）方面的能力，可结合embedding聚类等高级技术。

• ​​数据生成​​：掌握使用大模型自动化生成高质量数据的方法，了解角色扮演、社区扮演等前沿技术。

• ​​数据检索构建​​：熟悉GraphRAG等高级检索技术，在项目中合理应用。

项目经历不必追求数量，​​一到两个深入的项目​​远比多个浅尝辄止的项目更有价值。难点准备也不需面面俱到，集中精力深入准备一两个核心难点即可。

五、简历优化与面试准备

5.1 简历撰写技巧

• ​​量化成果​​：对项目成果进行量化展示，如性能提升百分比、成本降低幅度等，让面试官一目了然看到亮点。

• ❌ "使用LoRA微调模型"

• ✅ "通过LoRA微调+动态掩码，在客服场景实现意图识别准确率92%（+7.3%）"

• ​​业务匹配​​：突出与目标岗位相关的项目经历，如智能客服、推荐系统等，提高业务匹配度。

• ​​技术关键词​​：合理嵌入大模型相关技术术语，展现专业能力，但避免过度堆砌。

5.2 面试策略

• ​​基础扎实​​：保持每天刷LeetCode题目、阅读论文的习惯，夯实算法和理论基础。

• ​​难点引导​​：提前准备项目中的难点和解决方案，主动引导面试官朝向自己熟悉的方向深入讨论。

• ​​业务思维​​：展现对业务场景的理解能力，而不仅仅是技术实现，这是区别于普通候选人的关键。

六、学习路径与资源

可以参考github开源项目《【三年面试五年模拟】AIGC算法岗/开发岗的面试求职秘籍》：

https://github.com/WeThinkIn/AIGC-Interview-Bookhttps://github.com/WeThinkIn/AIGC-Interview-Book