Live 线上讲座
如何准备LLM工程师面试系列讲座
第一讲
数据应用学院(Data Application Lab)专注于数据科学，人工智能和大数据的职业教育, 每年向全球各地，包括硅谷和华尔街的知名企业输送数百 Data Scientists，更有大量的 Data Analysts，Business Analysts，Machine Learning Engineers，Software Engineers 以及 Data Engineers。多年的钻研积累和专一打造了独一无二教学方法和求职经验。被多家北美英文科技媒体列为 Top 10 North American Data Bootcamp。学员遍布美国加拿大，还有来自欧洲, 澳洲和亚太等地的慕名者报名参加。
主题介绍：
世界正迈入人工智能原生时代——大型语言模型工程师 (LLM 工程师) 已成为科技领域最炙手可热、最具影响力的职位之一。从 LLM 驱动的 SaaS 到智能代理、企业副驾驶和下一代自动化，各大公司都在招聘能够大规模构建、优化和部署 LLM 系统的工程师。
但要成为一名 LLM 工程师并非易事。面试变得更加严格，涵盖了深厚的理论知识、实际编码能力、系统设计、RAG 优化、代理框架以及实际应用构建等多个方面。
为了帮助你掌握现代大型语言模型工程师 (LLM) 面试的每一个环节，我们推出了一套全面的六节网络研讨会系列：“大型语言模型工程师面试精通”，本课程专为希望自信应对顶尖公司（从初创公司到企业级人工智能实验室）LLM 工程师面试的工程师、数据科学家、研究人员和人工智能从业者而设计。每节课时长 45 分钟，内容涵盖面试中直接应用的高效实用知识。
为什么选择这套网络研讨会系列？
6 节面试技巧网络研讨会系列（每节 45 分钟，共 6 节），涵盖2026年LLM工程师面试的全部内容。
谷歌 DeepMind、OpenAI、Meta、Anthropic、AWS AI、Nvidia 以及所有主流创业公司现在都会对候选人进行以下方面的测试：
* Transformer 架构
* RAG 流水线设计
* 向量数据库及检索优化
* 微调（LoRa、QLoRa、SFT、DPO）
* LLM 代理及工具使用
* 可扩展 LLM 应用的系统设计
* 调试实际 LLM 故障
* 端到端应用构建
* 延迟、成本和 GPU 优化
本次网络研讨会将帮助你精准掌握所有这些主题，助你在面试中脱颖而出。培养真正的技能，而非仅仅停留在理论层面。每节课都包含：
* 真实案例
* 模拟面试题
* 行业级工程模式
* 生产系统中使用的实际概念
* 向构建 LLM 系统的实践者学习
课程主题反映真实的招聘需求，而非泛泛的理论——非常适合准备人工智能初创公司、云公司或企业级人工智能团队面试的人士。
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