大模型工程師面試：算法原理、開發實踐與系統部署
蘇宏博 溫智凱
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蘇宏博 溫智凱
《大模型工程師面試:算法原理、開發實踐與系統部署》系統梳理了大模型工程師崗位所需的理論基礎與實戰技能，圍繞算法原理、開發實踐與系統部署三大維度展開內容介紹，旨在幫助希望轉型爲大模型工程師的開發者成功通過面試。《大模型工程師面試:算法原理、開發實踐與系統部署》共12章，首先簡要介紹大模型技術演進、崗位分類與典型面試策略，並深入講解數據構建、預處理、Token管理、Prompt設計與語料增強等底層準備環節。隨後，系統剖析大模型的預訓練機制、核心算法、微調策略與架構演化路徑，包括Transformer原理、LoRA/QLoRA技術棧、RLHF流程、多任務損失建模、MoE專家機制等前沿內容，輔以經典論文與面試熱點解析。最後，面向工程實戰與面試應戰，涵蓋Agent系統構建、RAG檢索架構、MCP通信協議、多智能體A2A協作機制、私有部署與CI/CD流程、安全評估與性能監控等系統集成能力，並輔以面試專項題庫，全面提升面試者在真實求職場景中的技術表達能力與答題策略。 《大模型工程師面試:算法原理、開發實踐與系統部署》理論與實戰並重，案例緊貼業界真實應用場景，特別強調面試導向與項目落地能力的結合。適合有一定AI基礎、希望進入大模型領域的軟件工程師、算法工程師、系統架構師，以及準備求職或轉型到大模型領域的初中級從業者和高年級研究生。
注意，這本書不是教你技術乾貨的。 是面對面試的。 內容主要就是過一遍知識點， 每章都有面試要點， 我現在只看了第一章， 基本都是常見的面試題。
推理優化，少了挺多，比如page attention和投機採樣