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大模型工程师面试:算法原理、开发实践与系统部署
人工智能计算机

大模型工程师面试:算法原理、开发实践与系统部署

苏宏博 / 温智凯 著

28.9万字
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20
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作品简介

"《大模型工程师面试:算法原理、开发实践与系统部署》系统梳理了大模型工程师岗位所需的理论基础与实战技能,围绕算法原理、开发实践与系统部署三大维度展开内容介绍,旨在帮助希望转型为大模型工程师的开发者成功通过面试。《大模型工程师面试:算法原理、开发实践与系统部署》共12章,首先简要介绍大模型技术演进、岗位分类与典型面试策略,并深入讲解数据构建、预处理、Token管理、Prompt设计与语料增强等底层准备环节。随后,系统剖析大模型的预训练机制、核心算法、微调策略与架构演化路径,包括Transformer原理、LoRA/QLoRA技术栈、RLHF流程、多任务损失建模、MoE专家机制等前沿内容,辅以经典论文与面试热点解析。最后,面向工程实战与面试应战,涵盖Agent系统构建、RAG检索架构、MCP通信协议、多智能体A2A协作机制、私有部署与CI/CD流程、安全评估与性能监控等系统集成能力,并辅以面试专项题库,全面提升面试者在真实求职场景中的技术表达能力与答题策略。 《大模型工程师面试:算法原理、开发实践与系统部署》理论与实战并重,案例紧贴业界真实应用场景,特别强调面试导向与项目落地能力的结合。适合有一定AI基础、希望进入大模型领域的软件工程师、算法工程师、系统架构师,以及准备求职或转型到大模型领域的初中级从业者和高年级研究生。"

出版社清华大学出版社
出版时间2025-10-01
ISBN9787302703778
共 15 章
内容简介试读
作者简介试读
前言试读
第1章 大模型发展简史与岗位解析试读
第2章 大模型数据集构建及预处理流程分析
第3章 大模型预训练核心原理
第4章 大模型部署与推理优化
第5章 大模型微调技术
第6章 大模型核心架构简介
第7章 有关大模型经典论文的面试热点解析
第8章 基于大模型的智能体系统
第9章 RAG系统构建与知识检索
第10章MCP协议与A2A通信机制
第11章 项目工程化与系统集成实战
第12章 高频面试题深度解析

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