大模型算法岗位：从概念熟悉到可检验的代码与评估

训练示例

大模型算法岗位：从概念熟悉到可检验的代码与评估

发现的不足

简历罗列了模型和框架，但回答缺少数据划分、基线、评估指标及失败样本分析。也无法解释自己实现的代码与团队封装的边界。

目标岗位要求

能够编写 Python、设计检索和评估流程、分析模型表现与数据问题；理解成本、延迟和质量取舍。

连续追问示例

1. 请写伪代码实现检索结果去重，并说明复杂度与测试。
2. 怎样区分检索失败和模型生成失败？
3. 数据泄露会怎样影响离线评估，你如何防止？
4. 如果质量提高但延迟明显增加，你如何确定可接受的取舍？

针对性练习

用实际项目建立基线和评估集，练习可读的代码、边界情况和失败分类，补充自己的实验设计与实现证据。

示例中的表达变化

示例中的表达能串起代码、数据、指标和取舍，更适合算法岗位的深入技术讨论。代码仅由 AI 评审，不会在服务器执行。