1、封面介绍

2、出版时间

2025年10月

3、内容介绍

《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。

4、推荐理由

《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。

5、作者简介

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。

6、下载链接

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