面试题及答案

1. 自我介绍

你好，我是XX。我有五年的AI算法研发经验，并且曾在教育领域主导了LLM模型优化项目，成功将推理效率提升了40%。今天希望能有机会将我的专业技能与贵公司共享。

2. 最大的优缺点是什么？

我的最大优点是具备强大的数据分析能力和快速学习能力，特别是在处理复杂的AI算法时。我的缺点是有时对代码质量的要求过高，有时可能会过于追求完美。但我正在学习如何在追求效率和追求完美之间找到平衡。

3. 为什么选择我们公司？

我对AI+教育赛道的发展前景非常看好，并认为贵公司在该领域具有显著优势。贵公司的企业文化开放包容，技术实力雄厚，产品深受市场欢迎。我的专业技能与贵公司的需求非常契合，我希望能在这里发挥我的价值，并共同推动公司的发展。

4. 你能带来什么价值？

结合岗位需求，我可以带来丰富的技术能力，如分布式训练经验。我在医疗NLP项目落地方面拥有实践经验，能够为公司带来新的业务增长。我具备良好的跨部门协作能力，能够推动团队协作，提高工作效率。

5. 如何处理团队冲突？

面对团队冲突，我通常采用STAR法则来应对。例如，在之前的技术方案争议中，我积极组织技术论证会，通过充分的讨论和协商，最终采纳了一个混合方案，不仅解决了冲突，还提升了模型准确率3%。

6. 遇到最难的技术挑战是什么？

我遇到的最难的技术挑战是优化千亿参数模型的显存。我通过创新的混合并行策略解决了这个问题，不仅降低了训练成本35%，还提高了模型的性能。

7. 未来3-5年的职业规划？

在未来的3-5年中，我计划深耕LLM领域，掌握多模态技术，并朝着成为AI架构师的方向发展。我期望通过不断学习和实践，提升自己的技术能力，为公司带来更多的价值。

8. 期望的薪资范围？

根据岗位要求和个人经验，我期望的薪资范围在30-40万之间。具体的薪资我希望能与贵公司进一步沟通协商。

9. 对AI监管新政的看法？

我认为AI监管新政对于保障数据安全、防止生成有害内容具有重要的必要性。我也理解这是技术与法规之间的平衡点。我相信，通过RLHF等技术的研发和应用，我们可以实现AI的可控生成，确保技术的发展与社会需求相平衡。

10. 大模型技术趋势的预测？

我认为大模型技术的发展趋势将朝着端侧模型轻量化、多模态理解能力的突破以及个性化生成技术的演进方向发展。例如，LoRA微调技术将被广泛应用在模型中，实现模型的轻量化；随着技术的不断进步，大模型的多模态理解能力将得到提升，更好地满足各种场景的需求；个性化生成技术也将得到发展，为用户提供更加个性化的服务。