作者：苏宏博、温智凯
定价：119元
印次：1-2
ISBN：9787302703778
出版日期：2025.10.01
印刷日期：2026.03.25
图书责编：王金柱
图书分类：零售
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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》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。"
"苏宏博，毕业于哈尔滨工业大学，博士，长期AI相关工程及研究，致力于解决数学建模、数据分析、机器学习等工程、大模型应用问题，在国内外期刊发表学术论文十余篇，授权专利多项。温智凯，毕业于北京航空航天大学，博士，人工智能与机器学习领域的开发工程师，深耕智能算法与深度学习模型的研究与开发。长期致力于强化学习与深度学习模型的创新性应用，并多次参与企业大模型岗位面试工作。"
前 言 近年来，大语言模型在学术界与工业界全面爆发，从Transformer的提出到GPT、BERT、T5、LLaMA等模型的快速演进，不仅改变了自然语言处理的技术范式，也深刻重塑了产业链对算法人才与工程实践能力的需求。作为新一代AI系统的中枢，大模型工程师这一岗位在模型算法、数据构建、系统部署、微调优化等多个环节都承担着核心职责，其综合能力要求远超传统NLP工程师。 在真实的面试场景中，求职者往往面临知识跨度大、体系复杂、时间紧张、问题灵活等挑战，尤其在模型训练机制、推理部署路径、Prompt工程、微调框架与工程集成等方面，不仅需要掌握理论知识，更需要具备工程实操经验与系统理解能力。许多候选人尽管掌握了一定的概念与工具，但因缺乏系统性认知与实战经验，难以在面试中形成高效的表达与技术说服力。 基于这一现实痛点，本书以“工程实践能力+面试胜任能力”为双重导向，围绕当前大模型主流技术路线，全面拆解其从数据构建、模型训练、部署优化、算法机制、智能体应用到系统集成的完整技术栈，并将每个环节与实际面试中的高频问题有机结合，力求帮助读者真正构建面向岗位胜任的知识结构。 本书共12章，结构层层递进，内容从理论铺垫到工程实操，再到面试实战，全面覆盖大模型工程师岗位的核心能力体系。 第1、2章聚焦于行业背景、岗位定位与数据准备，从实际招聘岗位需求出发，剖析算法、开发、推理、微调等不同角色的职责边界、面试风格与能力侧重点。 第3~6章深入讲解大模型的核心架构与算法机制，系统展开Transformer结构、Attention优化、模型并行训练、参数高效微调、RLHF强化学习等关...
第1章 大模型发展简史与岗位解析 1
1.1 大模型简史 1
1.1.1 何为大模型 1
1.1.2 大模型技术底座：从N-Gram到Transformer 3
1.1.3 商业大模型汇总 6
1.1.4 大模型发展现状 11
1.2 大模型岗位全解析 12
1.2.1 大模型算法工程师 13
1.2.2 大模型开发工程师 14
1.2.3 大模型数据工程师 16
1.2.4 大模型推理部署工程师 17
1.2.5 大模型垂直领域微调工程师 19
1.2.6 不同岗位的技术侧重点与面试策略 21
1.3 国内外代表性公司及其技术栈 22
1.3.1 OpenAI、Anthropic与Mistral 23
1.3.2 通义千问、文心一言与豆包 24
1.3.3 智谱AI、盘古大模型与讯飞星火 25
1.3.4 DeepSeek、X Grok与Claude 27
1.3.5 各大厂使用的主流框架对比 29
1.4 常见面试备考策略分析 31
1.4.1 技术广度与技术深度 31
1.4.2 简历项目表征与亮点挖掘 33
1.4.3 刷题？论文？还是项目经验 34
1.4.4 大模型领域常见面试提问类型汇总 36
1.5 本章小结 39
1.6 经典面试题自测 39
第2章 大模型数据集构建及预处理流程分析 42
2.1 预训练数据集构建 42
2.1.1 详解C4、Pile、BooksCorpus 43
2.1.2 中文数据集与中英文对齐 45 ... 查看详情
"懂算法、精工程、善部署的“大模型工程师”正站在时代风口，《大模型工程师面试:算法原理、开发实践与系统部署》系统介绍了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，可以帮助希望系统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》的特色是以工程实践能力+面试胜任能力为导向，各章内容都从实际面试出发，归纳整理出15类500余道高频面试题，每类列举若干典型问题并附答案，同时还提供了200余道自测题，使求职者在巩固知识的同时，测试自己能力水平。
《大模型工程师面试:算法原理、开发实践与系统部署》共12章内容，逻辑上可划分为四部分，分别说明如下：
● 基础篇（1-2章）：介绍行业生态与岗位图谱，帮助求职者精准定位自身角色优势；掌握高质量数据集构建方法论，奠定模型性能基石。
● 算法篇（3-6章）：深入介绍Transformer架构精髓、Attention机制优化技巧、并行训练、参数高效微调方案；结合经典论文复现，帮助求职者构建扎实的理论知识。
● 实战篇（7-10章）：系统介绍搭建智能体的相关知识、私有化部署安全策略、性能调优实战案例；解析MCP/A2A协议等前沿标准，培养求职者面对复杂场景下的架构设计思维。
● 面试冲刺篇（11-12章）：模拟真实CI/CD流水线环境，演练环境配置→镜像打包→监控告警全流程；精选算法理解、项目实现等高频题型，同时，配备标准化应答模板与避坑指南。
《大模型工程师面试:算法原理、开发实践与系统部署》适合的读者：
● 渴望入行的应届毕业生：快速建立完整知识框架，缩短职场适应期；
● 寻求突破的算法工程师：补齐工程化短板，向全栈型人才进化；
● 谋求转型的平台研发者：系统梳理大模型技术脉络，开辟第二增长曲线；
● 蓄势待发的转岗者 → 通过项目复盘与真题演练实现能力跃迁。
《大模型工程师面试:算法原理、开发实践与系统部署》拒绝“题海战术”式的机械记忆，倡导“原理→实践→反思”的学习闭环：通过复现经典算法培养调试直觉，借助系统原型搭建强化架构意识，利用面试模拟锤炼表达逻辑。助你从“知道 ”进阶到“做到”，最终成长为能独立主导大模型项目的复合型高手。
在这个算力即生产力的时代，掌握大模型工程能力等于握住通往未来的船票。《大模型工程师面试:算法原理、开发实践与系统部署》不仅是一本面试宝典，更是一套通往卓越的成长路线图。
愿本书成为您通往“能力+面试”双胜之路的起点。"
