联想 – 大模型算法工程师 职位分析和面试指导

职位简介：

联想正在寻找一名大模型算法工程师，主要负责参与销售与渠道业务领域大模型的研究和应用，包括LLM、SFT、Agent/MultiAgent、Tool Learning、RAG、RLHF等前沿技术的探索与实现。该职位需要独立完成数据挖掘和分析任务，从海量用户行为中提取有价值信息，并与业务方和产品经理有效沟通策略方案，根据反馈迭代优化设计。候选人需具备至少三年相关工作经验，计算机、数学或电子工程专业背景，熟练掌握C/C++、Java或Python等编程语言，精通机器学习算法，在模式识别、深度学习和增强学习领域有扎实的理论基础和工程实现能力，同时对数据敏感，具备优秀的问题发现和解决能力，能够研究和开发实践新技术新理论。

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简历及面试建议：

在准备应聘联想大模型算法工程师职位的简历时，你需要突出几个关键点。首先，确保清晰地展示你在大型语言模型和相关技术（LLM、SFT、Agent等）方面的实际经验，包括具体的项目案例和成果。量化你的成就，比如模型性能提升百分比或业务指标改善情况。其次，强调你的编程能力，特别是Python和相关机器学习框架的熟练程度。第三，展示你在数据分析和挖掘方面的能力，包括如何处理海量数据并提取有价值信息。最后，不要忘记突出你的沟通和协作能力，因为这个职位需要与业务方和产品经理密切合作。建议在简历中专门设立一个’大模型相关项目’部分，详细描述你在该领域的工作内容和贡献。

面试联想大模型算法工程师职位时，你需要做好充分准备。技术方面，面试官很可能会深入考察你在LLM、SFT、Agent/MultiAgent等技术的理解和实践经验，准备好解释你参与过的相关项目，包括技术选型、遇到的挑战和解决方案。同时，准备好讨论你对机器学习算法的理解，特别是深度学习和增强学习在实际应用中的案例。面试中可能会涉及编码测试，所以复习好Python和相关算法是必要的。此外，由于这个职位需要与业务方沟通，面试官可能会评估你的沟通能力和业务理解，准备好解释如何将技术方案转化为业务价值。建议准备几个具体的案例，展示你如何通过技术解决业务问题。最后，表现出你对新技术的研究热情和学习能力，这是该职位特别看重的素质。