AI聘

数据科学家面试系列讲座 ， 助你成功迈向数据职业生涯 - 第三讲
2025-10-09 18:00 - 19:00 (America/Los_Angeles) | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/3317563526281/WN_vow4FNVGRuGhGsSdpyVXbw
主题介绍：
在数字化时代，数据科学家已成为最具需求的职业之一。然而，如何在激烈的竞争中脱颖而出，成功通过面试，是每位求职者都面临的巨大挑战。
本系列讲座通过10次讲座的学习，将为你详细解析数据科学家面试的各个环节，从技术考核、编程能力到案例分析与产品思维，助你全面提升面试竞争力。
无论你是初入职场的新人，还是正在寻求职业转型的专业人士，我们的讲座将提供实际的技巧和洞见，帮助你自信应对各类面试挑战。加入我们，一起为数据科学家的职业梦想开门。
讲座安排：
1.综述：数据科学家的面试形式内容和技巧
2.Database
3.Big data and big data
4.Data structure and algorithm
5.Probability
6.Statistics
7.Machine learning algorithm
8.Machine learning pipeline
9.MLOps and full-stack data scientist
10.AI and large language model
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主办方：AI聘 — 北美数据类、软件类求职服务一站式服务。
三大项目为你全程解除求职困扰：
1. 找到工作再付费的Career VIP项目，为全职岗位求职者提供最专业的支持；
2. Career Plus项目，为全职求职者提供短期强化训练，低成本一站式求职服务；
3. Intern VIP项目，为短期实习求职者提供内推、全程面试辅导支持。
可登录 www.aipin.io了解更多项目信息和成功案例。
邮箱: info@aipin.io
电话: +1 (626) 566 1822

守护AI时代：大语言模型安全防护与风险应对
2025-10-10 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/1817575798295/WN_LjXnkA_nQ5S3b-X_-YCfnw
主题介绍：
为什么LLM安全如此重要？当前安全形势严峻！
随着ChatGPT、Claude、GPT-4等大语言模型的广泛应用，安全威胁正在快速演化：
•数据泄露风险：训练数据中的敏感信息可能被恶意提取
•深度伪造攻击：生成虚假但极其逼真的内容
•有害内容生成：绕过安全机制产生危险信息
•对抗性攻击：精心设计的输入导致模型异常行为
•偏见与歧视：模型输出可能包含社会偏见
•企业合规风险：违反数据保护法规的潜在后果
真实威胁案例
•2024年某知名企业：员工使用ChatGPT处理内部文档，意外泄露商业机密
•2023年安全研究：研究者通过提示工程成功提取训练数据中的个人信息
•银行业案例：AI客服系统被攻击者利用生成虚假金融建议
你将学到什么：
本期讲座60分钟精华内容，深度剖析LLM安全威胁全景。涵盖提示注入、数据中毒、模型窃取等核心风险，解析LLM安全框架。深入探讨攻击手法与防护技术，提供企业级安全策略与合规指导。掌握前沿防护技术，构建AI安全防线。
谁应该参加？
•安全工程师：负责AI系统安全防护
•AI/ML工程师：开发和部署LLM应用
•产品经理：管理包含LLM功能的产品
•合规官员：确保AI应用符合法规要求
•CTO/技术负责人：制定AI安全战略
•风险管理专员：评估AI相关业务风险
适用行业
•金融服务：银行、保险、证券
•医疗健康：医院、制药、医疗设备
•政府机构：公共服务、监管部门
•教育科技：在线教育、学习平台
•电商零售：智能客服、推荐系统
•企业服务：SaaS平台、咨询公司
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主办方：数据应用学院
数据应用学院是北美首家集培训、项目实习和内推于一体的机构，我们的项目导向课程专注学员成果，并提供职业发展指导。感兴趣的小伙伴可以点击下面的链接，解锁更多专业技能：
最新直播课程——大语言模型开发者训练营：https://study.dataapplab.com/course?courseid=llm-developer-bootcamp-2508
在售录播课程列表：https://study.dataapplab.com/pages/home
数据科学家求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=dstraining
商业分析师求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=ba-training

数据科学家面试系列讲座 ， 助你成功迈向数据职业生涯 - 第四讲
2025-10-16 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/3317563526281/WN_vow4FNVGRuGhGsSdpyVXbw

揭秘AI大脑：大语言模型是如何思考的
2025-10-17 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/8517575801099/WN_O_MWLMJwSi2slJxLQCPpnA
AI真的在”思考”吗， 大语言模型是如何思考的。在最近几年，LLM推理能力取得的惊人进展：
• GPT-3 → GPT-4：数学推理能力提升300%
• 思维链技术：复杂推理准确率从30%跃升至85%
• 多模态推理：图像+文本综合分析能力
• 创新推理：能够产生前所未有的解决方案
当ChatGPT能解复杂数学题，Claude能进行逻辑推理，GPT-4能写出精妙的诗歌时，我们不禁要问：
• AI是如何理解复杂问题的
• 它们是如何建立知识间的联系
• 推理过程究竟发生了什么
• 这种”思考”与人类思维有何异同
谁应该参加？
• AI研究员：深入理解LLM推理机制
•算法工程师：优化模型推理性能
•产品经理：评估AI推理能力边界
•数据科学家：应用推理技术解决实际问题
•研究生：推理相关研究方向
•技术领导者：制定AI技术发展策略
适用研究领域
• 人工智能：机器学习、深度学习
• 认知科学：人机认知对比研究
• 计算语言学：自然语言理解
• 神经科学：人工神经网络研究
• 智能决策：商业智能、自动化决策
• 教育技术：智能教学系统
主办方：数据应用学院
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数据科学家面试系列讲座 ， 助你成功迈向数据职业生涯 - 第五讲
2025-10-23 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/3317563526281/WN_vow4FNVGRuGhGsSdpyVXbw

破解AI谎言：大语言模型幻觉问题深度解析
2025-10-24 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/8317586191357/WN_aRE6e-qqTp-UHuVaWh46cA
主题介绍：
AI在撒谎？这比你想象的更严重也是令人震惊的现实! 当ChatGPT信誓旦旦地告诉你一个根本不存在的学术论文，当Claude详细描述一位完全虚构的历史人物，当GPT-4编造出看似专业的财务数据时——我们面临的不是技术小bug，而是AI时代最危险的陷阱！
真实灾难案例
• 2023年律师事件：美国律师使用ChatGPT撰写法庭文件，引用了6个完全虚假的判例，面临法庭制裁
• 医疗咨询风险：AI医疗助手错误推荐药物组合，差点造成严重医疗事故
• 投资决策失误：基于AI生成的虚假财务分析，某基金损失数百万美元
幻觉无处不在
• 学术引用：60%的AI引用论文不存在或信息错误
• 人物信息：40%的专家介绍包含虚构元素
• 数据统计：30%的数字数据完全编造
• 历史事件：25%的历史描述存在时间线错误
你将学到什么：
模块一：幻觉现象全景透视
1.四大幻觉类型深度剖析
• 事实性幻觉：虚构人物、事件、数据
• 逻辑性幻觉：自相矛盾、逻辑漏洞
• 时间性幻觉：时间线混乱、过时信息
• 上下文幻觉：答非所问、主题偏离
2.幻觉表现形式识别
• 编造学术引用的常见模式
• 虚假专家权威的包装手法
• 数据造假的典型特征
• 概念混淆的危险信号
3.行业风险评估
• 医疗健康：生命安全风险
• 法律服务：法律责任风险
• 金融投资：经济损失风险
• 教育培训：知识误导风险
模块二：幻觉产生机制解密
1.技术根源分析
• 训练数据缺陷：质量不一、信息过时
• 模型架构局限：概率生成的inherent问题
• 优化目标冲突：流畅性vs准确性的权衡
2.认知机制探究
• 知识压缩导致的信息丢失
• 模式匹配vs真实推理的差异
• 不确定性处理机制的缺陷
3.幻觉触发条件
• 超出训练范围的问题
• 模糊或歧义的查询
• 高压力生成环境
模块三：幻觉检测技术实战
1.自动检测方法
• 一致性验证：Self-consistency采样技术
• 外部验证：知识库交叉检查
• 不确定性量化：置信度评估算法
2.评估框架应用
• HaluEval基准：标准化评估流程
• FActScore系统：事实准确性打分
• 人工评估：专家审核标准
3.实时监控系统
• 幻觉风险预警机制
• 异常输出自动标记
• 用户反馈收集系统
模块四：幻觉缓解策略
1.训练阶段优化
• RAG技术：检索增强生成
• 对比学习：真假样本区分训练
• 知识蒸馏：专家知识注入
2.推理阶段控制
• 提示工程：反幻觉提示词设计
• 多轮验证：渐进式事实确认
• 输出过滤：后处理安全网
3.人机协作模式
• 专家审核环节设计
• 用户反馈循环优化
• 持续学习改进机制
谁应该参加？
• AI产品经理：负责AI产品质量控制
• 数据科学家：每天依赖LLM工具的分析师
• 算法工程师：开发和优化LLM系统
• 质量保证工程师：AI系统测试与验证
• 技术决策者：评估AI部署风险
• 合规官员：确保AI输出合规性
• 研究人员：从事LLM可靠性研究
重点关注行业
•医疗健康：AI诊断、用药建议
•法律服务：法律研究、文书起草
•金融服务：投资分析、风险评估
•教育培训：智能辅导、知识问答
•媒体内容：新闻生成、事实核查
•政府服务：政策解读、公共咨询
技术背景要求
•基础级：了解LLM基本概念
•推荐级：有AI产品开发经验
•理想级：熟悉机器学习评估方法
职业发展机遇
•稀缺技能高溢价：AI安全专家平均薪资高出40%
•市场需求旺盛：每家AI公司都需要幻觉解决方案
•技术门槛构建：现在学习成本最低，未来门槛会更高
•专家地位确立：成为组织内AI安全技术权威
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主办方：数据应用学院
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数据科学家面试系列讲座 ， 助你成功迈向数据职业生涯 - 第六讲
2025-10-30 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/3317563526281/WN_vow4FNVGRuGhGsSdpyVXbw

BloombergGPT ：利用人工智能改变金融
2025-10-31 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/1817590456234/WN_ioXtS9EtQC61NlTPb0j19w
主题介绍：
加入我们即将举行的网络研讨会，探索BloombergGPT如何重塑金融分析的未来。
人工智能正在改变各行各业的运作方式，而这种转变在金融领域尤为显著。BloombergGPT是全球首个专为金融领域打造的大规模语言模型，融合了尖端人工智能技术和数十年的行业专业知识。
本次网络研讨会将解析BloombergGPT的设计、功能以及它为全球金融生态系统中的交易员、分析师和决策者提供的改变游戏规则的应用程序。
你将学到什么：
• BloombergGPT是什么，如何训练，以及Bloomberg为何构建它。
• BloombergGPT 的数据、架构和基准。
• 金融应用—从收益电话会议总结到合规监控和欺诈检测。
• 风险与道德—解决高风险领域的幻觉、偏见和法规遵从等挑战。
• 未来展望—特定领域的LLM将如何与交易系统、仪表板和下一波金融科技创新相结合。
为什么要参加？
BloombergGPT标志着金融科技发展史上的里程碑。与通用AI模型不同， BloombergGPT专为金融领域打造，在金融自然语言处理 (NLP) 任务上的表现超越 GPT-3.5 和LLaMA 。无论你是想在市场中获取竞争优势、简化研究工作流程，还是在日益复杂的环境中保持合规，本讲座都能为你提供所需的建议。
谁应该参加？
• LLM 开发人员
• 金融分析师、交易员和投资组合经理
• 金融科技创新者和人工智能爱好者
• 合规与监管专业人员
• 数据科学家、人工智能工程师和金融研究人员
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主办方：数据应用学院
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数据科学家面试系列讲座 ， 助你成功迈向数据职业生涯 - 第八讲
2025-11-13 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/3317563526281/WN_vow4FNVGRuGhGsSdpyVXbw

零基础学习如何写一个高效提示词 —— 开启你的AI对话新技能
2025-11-14 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/5017622406332/WN_KsYVo40-RHim0jHBYsK2mw
在人工智能时代，会与AI”对话”已成为一项核心技能。你是否曾经对着ChatGPT、Claude等AI工具，不知道该如何提问才能获得满意的回答？你是否想过，为什么别人能让AI生成精准的内容，而你的结果却差强人意?
本次讲座将带你从零开始，掌握编写高效提示词（Prompt）的核心方法，让你的每一次AI对话都产生价值。
你将学到什么：
提示词基础原理
• 什么是提示词，为什么它如此重要
• AI如何理解和响应你的指令
• 常见的提示词误区与陷阱
实用写作技巧
• 清晰表达：如何让AI准确理解你的需求
• 结构化思维：分步骤、设角色、给示例
• 上下文管理：如何提供有效的背景信息
• 输出控制：精确指定格式、长度和风格
进阶优化策略
• 思维链提示：让AI展示推理过程
• 少样本学习：通过示例提升输出质量
• 迭代优化：如何调试和改进你的提示词
• 实战案例：写作、编程、分析、创意等场景应用
谁应该参加？
• 职场人士：希望用AI提升工作效率
• 学生群体：想要AI辅助学习和研究
• 创作者：需要AI激发灵感和协助创作
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主办方：数据应用学院
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数据科学家面试系列讲座 ， 助你成功迈向数据职业生涯 - 第九讲
2025-11-20 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/3317563526281/WN_vow4FNVGRuGhGsSdpyVXbw

一百天精通大型语言模型：从零基础到LLM工程师
2025-11-21 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/8617622478966/WN_tCiygic1QaS_8zQsdnIOtQ
人工智能时代已经到来——而像ChatGPT、Claude和Gemini这样的大型语言模型（LLM）正在重新定义我们构建、沟通和创新的方式。 但是，如何才能真正掌握这项快速发展的技术——从基础知识到实际部署——而不迷失在无休止的教程中呢？这正是我们100天LLM精通计划的宗旨。只需100天，你就能从一个充满好奇心的学习者蜕变为一个自信的LLM工程师，能够构建你自己的AI驱动的应用程序、聊天机器人和智能代理。我们将以短视频的形式，每天10分钟，循序渐进，一步一步的完善你的知识体系，并且配合编程联系，掌握实操技能。
这不仅仅是一门普通的在线课程。这是一个结构化、实践性强且沉浸式的学习之旅，分为五个阶段，模拟真实的工程工作流程——从深度学习基础到可用于生产环境的LLM部署。你将通过实践而非仅仅观看来学习——每个阶段都包含动手编码、小型项目以及一个展示你技能的最终项目。
课程结构：循序渐进地学习LLM
第一阶段 – 基础知识（第1-20天）：
·深入理解机器学习、自然语言处理和Transformer模型。
·学习“Attention Is All You Need”背后的秘密，以及Hugging Face如何让模型训练变得简单易行。
第二阶段 – LLM核心技术（第21-50天）：
·深入学习微调、LoRa、QLoRa和RLHF。
·使用真实数据集训练、优化和校准您自己的基于 Transformer 的模型。
第三阶段 – 应用与系统（第 51-80 天）：
·将理论付诸实践。
·构建 RAG 聊天机器人、LangChain 代理，并使用 FastAPI、Docker 和 AWS 部署你的模型。
第四阶段 – 高级主题（第 81-90 天）：
·探索前沿创新, 混合专家模型 (MoE)、模型蒸馏、多模态语言学习模型 (LLM) 和 宪法人工智能。
第五阶段 – 毕业设计项目（第 91-100 天）展现你的创造力。
·构建你自己的 AI 应用——无论是客服机器人、职业助手还是加密货币分析器——并将最终演示发布到 GitHub。
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主办方：数据应用学院
数据应用学院是北美首家集培训、项目实习和内推于一体的机构，我们的项目导向课程专注学员成果，并提供职业发展指导。感兴趣的小伙伴可以点击下面的链接，解锁更多专业技能：
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数据科学家面试系列讲座 ， 助你成功迈向数据职业生涯 - 第十讲
2025-12-04 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/3317563526281/WN_vow4FNVGRuGhGsSdpyVXbw

Vibe Coding – 编程弱鸡秒变全栈开发工程师
2025-12-05 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/5417622448384/WN_RW6ycdv-Qb6wxG0p2DILwA
主题介绍：
什么是VIBE CODING？编程界的革命性概念。VIBE CODING不是传统的死记硬背代码语法，而是：
• 直觉驱动：靠感觉和逻辑思维编程，而不是记忆语法
• AI协作：让AI成为你的编程伙伴，你负责创意，AI负责实现
• 快速迭代：从想法到产品，几分钟就能看到结果
• 创意优先：重点是解决问题和实现创意，而不是纠结技术细节
为什么现在学编程是最佳时机？
• 传统编程学习：需要3-5年才能独立开发
• VIBE CODING + AI工具：3-5周就能做出实用项目！
为什么选择CURSOR？
AI编程工具中的王者，Cursor是目前最强大的AI编程助手，它能：
• 理解自然语言：用中文描述需求，自动生成代码
• 实时对话编程：像聊天一样与AI协作开发
• 智能调试：自动发现并修复代码问题
• 知识库集成：内置最新技术文档和最佳实践
• 极速开发：传统需要几天的功能，几小时就能完成
谁应该参加？
• 完全零基础：从未写过一行代码的小白
• 传统行业从业者：想转型或提升工作效率
• 创业者：有想法但缺乏技术实现能力
• 学生：想学编程但觉得传统方式太难
• 设计师/运营：需要技术能力协助工作
• 数据分析师，数据科学家
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如何准备LLM工程师面试系列讲座-第一讲
2025-12-11 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/2017635424277/WN_pIjhLU22TwK22cWg68dKYQ
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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主办方：AI聘 — 北美数据类、软件类求职服务一站式服务。
三大项目为你全程解除求职困扰：
1. 找到工作再付费的Career VIP项目，为全职岗位求职者提供最专业的支持；
2. Career Plus项目，为全职求职者提供短期强化训练，低成本一站式求职服务；
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从理论到实践：大语言模型RAG系统的工程化优化之道
2025-12-12 18:00 - 19:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/2617653544262/WN_4AantGZlRlS50YeStPCkuw
主题介绍：
在大语言模型应用落地的过程中，检索增强生成（RAG）已成为提升模型准确性、降低幻觉问题的核心技术方案。然而，从简单的”检索+生成”到真正可用的生产级系统，中间还有一道巨大的工程鸿沟。
本次讲座将系统性地拆解RAG优化的完整方法论，从数据处理、检索策略、生成优化三大维度，深入讲解如何通过成熟的工程化手段，打造高性能、高可用的RAG系统。
你将学到什么：
数据层优化：打好地基
·文档切分策略：从固定窗口到语义分块的进化
·元数据设计：让检索更精准的关键信息
·数据清洗与预处理：噪声过滤的实战经验
·向量化策略：Embedding模型选择与优化技巧
检索层优化：精准召回
·混合检索：向量检索 + 关键词检索的最佳实践
·多路召回 + Rerank：召回率与精准率的平衡艺术
·查询重写：从用户问题到检索query的智能转换
·上下文窗口管理：如何选择最相关的文档片段
生成层优化：提质增效
·上下文压缩：在有限Token内塞入更多有效信息
·Self-RAG：让模型学会自我反思与检索决策
·Prompt工程：引导模型更好利用检索内容
·答案质量评估：从准确性到可解释性的全方位把控
讲座亮点：
·系统化方法论：不是零散的技巧堆砌，而是完整的优化框架
·组合拳策略：讲解如何根据业务场景选择技术组合
·工程实践导向：每个方案都配有落地建议和避坑指南
·前沿技术跟踪：覆盖2024-2025年最新的RAG优化技术
谁应该参加？
• 正在或即将开发RAG应用的算法工程师、研发工程师
• 希望提升LLM应用效果的产品经理、技术负责人
• 对检索增强生成技术感兴趣的AI从业者与研究者
• 希望将大模型能力真正落地的企业技术团队
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主办方：数据应用学院
数据应用学院是北美首家集培训、项目实习和内推于一体的机构，我们的项目导向课程专注学员成果，并提供职业发展指导。感兴趣的小伙伴可以点击下面的链接，解锁更多专业技能：
最新直播课程——大语言模型开发者训练营：https://study.dataapplab.com/course?courseid=llm-bootcamp-2510
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数据科学家求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=dstraining
商业分析师求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=ba-training

如何准备LLM工程师面试系列讲座-第二讲
2026-01-08 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/2017635424277/WN_pIjhLU22TwK22cWg68dKYQ

2025北美大语言模型发展回顾
2026-01-09 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/3917677786013/WN_7SiLbUHUQQSLb427lHdCyA
主题介绍：
从“又一个模型发布了”到“这玩意儿真的能挣钱了”，如果你觉得 2025 年的AI新闻有点像这样：
• 「某某模型又刷新 SOTA」
• 「上下文长度又翻了 10 倍」
• 「Agent 又要取代人类了（这次是真的）」
但你内心真正想问的是：“所以……这跟我有什么关系？”
那么，这场讲座就是为你准备的。
2025 年，大语言模型到底发生了什么？
2025 年，是北美大语言模型集体“长大成人”的一年：
·模型不再只是“会聊天”，而是开始干活
·Agent 不再只是 Demo，而是真的进了生产环境
·企业不再问「要不要用 LLM」，而是问：「怎么才能不被 LLM 项目拖垮预算？」
在这场讲座中，我们不追热点、不念新闻稿，只做一件事：把 2025北美LLM的真实发展脉络，一次讲清楚。
你将学到什么：
模型层面
·通用模型 vs 垂直模型：谁在“卷能力”，谁在“卷落地”
·多模态、长上下文、推理能力：哪些是真的进步，哪些是 PPT
系统层面
·从 Chatbot 到 Agent：“让模型自己干活”这件事，到底难在哪?
·RAG、工具调用、工作流:工程师的痛，2025 年有没有缓解？
产业与落地
·哪些北美公司已经悄悄赚到钱
·哪些 LLM 项目看起来很酷，但活不过 Demo Day
趋势判断（不算命版）
·2026 年你最值得关注的 3 个方向
·哪些“今年很火的概念”，明年可能就没人提了
谁应该参加？
• 工程师：想知道现在学什么，才不会 6 个月后过时
• 产品 / 创业者：想分清“能卖的钱”和“烧钱的 Demo”
• 管理者 / 投资人：想听懂技术，而不是被术语轰炸
• 学生：想入场，但不想一脚踩进概念陷阱
为什么这不是一场“普通 AI 讲座”？
• 不讲“未来十年改变世界”的废话
• 不堆名词，不搞“模型发布会复读机”
• 讲你在现实世界一定会遇到的问题
• 顺便让你笑几次
毕竟，LLM已经够烧钱了，听讲座这件事，至少应该是轻松的。
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主办方：数据应用学院
数据应用学院是北美首家集培训、项目实习和内推于一体的机构，我们的项目导向课程专注学员成果，并提供职业发展指导。感兴趣的小伙伴可以点击下面的链接，解锁更多专业技能：
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如何准备LLM工程师面试系列讲座-第三讲
2026-01-15 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/2017635424277/WN_pIjhLU22TwK22cWg68dKYQ

2025中美大语言模型哪家强
2026-01-16 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/7617682982141/WN_h7CiFp9WRDapPYf4sO_nJg
一场AI界的”华山论剑，2025年的AI江湖，比《甄嬛传》还精彩。美国那边OpenAI、Anthropic、Google打得不可开交；中国这边阿里、百度、字节也是你方唱罢我登场。更刺激的是，中国AI公司们不满足于在国内”内卷”，纷纷踏上了出海征途——有的顺风顺水，有的水土不服，有的直接玩起了”农村包围城市”。这场中美之间的”华山论剑”，也被称作中美两国的华人工程师的比拼。
作为吃瓜群众兼技术从业者的你，是不是早就想知道：这些大模型到底谁更能打？中国AI出海又遇到了哪些”幺蛾子”？本次培训将用人话（偶尔夹杂几个专业术语显得我们很懂）为你拆解这场AI军备竞赛和全球化大戏，让你在茶水间聊天时也能秒变技术大神兼国际观察员。
你将收获：
·技术硬核与开发路线的对比 – 我们会告诉你GPT和千问在写代码、编故事、推理时谁更靠谱，用数据说话，不靠玄学。
·八卦与干货齐飞 – 既有Sam Altman的戏剧性回归，也有DeepSeek突然杀出的黑马传奇；既聊技术参数，也讲商业博弈。
·避坑指南 – 哪些场景千万别用GPT（除非你想让它用蹩脚中文写春联），哪些任务国产模型反而更香（比如处理A股财报）。
·出海实战录 – 看中国AI公司如何在东南亚、中东、拉美开疆拓土，又如何在欧美市场”打怪升级”。剧透：有人成功了，有人成了表情包素材。
核心议题：
— 美国队长们
GPT系列还是不是”天下第一”？Claude会写诗还会写代码的秘密是什么？Google的Gemini为什么总是”明年再战”？Meta 去哪了？
— 中国好模型
千问凭什么敢说”中文理解我最强”？文心一言在哪些垂直领域悄悄称王？DeepSeek怎么用开源路线打了大厂一个措手不及？
为什么要来听这45分钟的讲座？
·省时间：我们已经把几十份白皮书、无数篇论文、N个评测报告嚼碎了喂给你
·接地气：没有”赋能””颠覆””范式转移”这类黑话，只有实实在在能用的结论
·有意思：技术讲解配上段子，保证你听完还想听第二遍
·真专业：幽默归幽默，数据和分析绝对经得起推敲
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如何准备LLM工程师面试系列讲座-第四讲
2026-01-22 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/2017635424277/WN_pIjhLU22TwK22cWg68dKYQ

为什么数据科学家应该学习大语言模型?
2026-01-23 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/5717689019270/WN_BmOwv5n3SLGTUy68lU6oow

如何准备LLM工程师面试系列讲座-第六讲
2026-02-05 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/2017635424277/WN_pIjhLU22TwK22cWg68dKYQ
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八节网络研讨会系列：“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？
8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。
————————————-
主办方：AI聘 — 北美数据类、软件类求职服务一站式服务。
三大项目为你全程解除求职困扰：
1. 找到工作再付费的Career VIP项目，为全职岗位求职者提供最专业的支持；
2. Career Plus项目，为全职求职者提供短期强化训练，低成本一站式求职服务；
3. Intern VIP项目，为短期实习求职者提供内推、全程面试辅导支持。
可登录 www.aipin.io了解更多项目信息和成功案例。
邮箱: info@aipin.io
电话: +1 (626) 566 1822

什么是上下文工程（Context Engineering）
2026-02-06 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/1417701979344/WN_QeGyb817SDSCpai7JpNxXA
核心议题：
在这场讲座中，我们将深入探讨一个正在重塑人机交互方式的关键概念——上下文工程。随着大语言模型的广泛应用，如何设计、组织和优化输入信息，已成为决定AI输出质量的关键因素。
你将了解到：
·上下文工程的核心原理是什么？
·它与传统的提示工程（Prompt Engineering）有何区别？
·如何通过精心设计的上下文让AI更准确地理解复杂任务？
·在实际应用中，从文档分析到代码生成，从客户服务到创意写作，上下文工程如何发挥作用？
·面对上下文窗口限制，有哪些实用的优化策略和最佳实践？
适合人群：
·AI应用开发者和产品经理
·对大语言模型感兴趣的技术爱好者
·希望提升AI工具使用效率的专业人士
·研究人机交互和自然语言处理的学者
讲座亮点：
理论与实践结合，包含真实案例分析和可操作的技巧分享，帮助你立即提升与AI协作的效率。
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如何准备LLM工程师面试系列讲座-第七讲
2026-02-12 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/2017635424277/WN_pIjhLU22TwK22cWg68dKYQ
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八节网络研讨会系列：“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？
8节面试技巧网络研讨会系列（每节 45 分钟），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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如何准备LLM工程师面试系列讲座-第八讲
2026-02-19 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/2017635424277/WN_pIjhLU22TwK22cWg68dKYQ

为什么“LLM Agent Skills”将定义下一代AI工程师
2026-02-20 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/1117707095097/WN_BC61RsgKQ0WxAVlhQThMtA
人工智能正在进入一个全新的阶段。过去几年，我们见证了聊天机器人和内容生成工具的爆发式发展。但在 2026 年，AI的核心竞争力不再只是“会聊天”，而是“会完成复杂任务”。
这一变化的关键，就是LLM Agent技能（Agent Skills）。在本次45分钟讲座中，我们将重点探讨一个最新的技术趋势：LLM Agent 技能是一种专业化、模块化、可复用的指令、脚本和资源集合，使 AI 智能体能够稳定地完成复杂任务，例如数据分析或报告生成。这不仅是一个技术概念，更是一种全新的AI系统设计范式。
为什么这对你的职业至关重要？
在 2026 年，企业真正需要的是：
·能构建 AI 工作流的人
·能设计 Agent 技能体系的人
·能把 AI 变成“生产力工具”的工程师，而不是只会写提示词的人。
掌握 Agent 技能工程的工程师，可以：
·构建企业级 AI 系统
·设计自动化业务流程
·开发 AI SaaS 产品
·参与高价值 AI 项目
这正是当前 AI 市场中最稀缺的能力之一。
核心内容：
·什么是 LLM Agent 技能
·技能驱动的 AI 架构
·技能模块的设计方法
·常见技能类型（分析、写作、搜索等）
·如何构建可复用的 Agent 技能库
·企业级 AI 工作流案例
谁适合参加这场讲座？
·软件工程师
·数据科学家
·AI 从业者
·准备进入 LLM 行业的学生
·AI 创业者和产品经理
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如何准备LLM工程师面试系列讲座-第九讲：LLM Interview - case study
2026-02-26 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/2017635424277/WN_pIjhLU22TwK22cWg68dKYQ
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八节网络研讨会系列：“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？
9节面试技巧网络研讨会系列（每节 45 分钟），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
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1. 找到工作再付费的Career VIP项目，为全职岗位求职者提供最专业的支持；
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大语言模型的核心算法 - Transformer
2026-02-27 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/8317719212397/WN_8JL7eS7pStKCrCqUt_iO4w
你是不是也有以下经历-
面试官问：“你讲一下 Transformer 吧。”
你：“呃……它有 Attention，有 QKV，还有 Multi-Head……”
面试官：…
看过《Attention Is All You Need》，但只记得标题
用过 ChatGPT、GPT-4、各种 LLM，但心里一直有个声音：“它到底是怎么学会说人话的？”
如果你点头了，恭喜你——
你已经是这场讲座的目标用户，本周技术讲座主题：《大语言模型的核心算法 —— Transformer》
放心，
不是论文朗读会
不是公式轰炸
更不是“我们先从线性代数开始”
这是一个 工程师友好型 Transformer 讲座：
·听得懂
·记得住
·面试能用得上
先说句大实话
·90% 的人学过 Transformer
·但 70% 的人讲不清 Transformer
·而面试官偏偏最爱问 Transformer
为什么？
因为 Transformer 是：
·大语言模型的地基
·NLP / LLM 面试的必考题
·判断你是“会用模型”还是“懂模型”的分水岭
你会学到什么？
1️⃣ Transformer 出现之前，世界有多痛苦？
RNN / LSTM：
·算得慢
· 记性差
·一长就崩
为什么它们注定干不了 LLM 这件事？
2️⃣ Attention：不是“高级操作”，而是救命稻草
·什么是 Self-Attention（不是一句话带过）
·为什么 Attention 可以并行、扩展、规模化
·为什么一句“Attention is All You Need”不是标题党
3️⃣ Q / K / V：终于不是玄学了
·Q、K、V 到底在“问什么 / 对什么 / 拿什么”
·为什么面试官一问 QKV，很多人开始背公式
·Multi-Head Attention 真的是“多来几个头”吗？
4️⃣ Transformer 的那些“看似不起眼”的关键部件
·Positional Encoding：为什么模型需要“方向感”
·Feed Forward Network：看着简单，没它不行
·Residual + LayerNorm：没它，模型直接爆炸
5️⃣ Transformer → GPT：发生了什么？
·Encoder / Decoder / Decoder-only 的区别
·为什么 GPT 坚定选择 Decoder-only
·Transformer 是如何自然走向“自回归语言模型”的
听完你会有什么变化？
❌ 之前：“我知道 Transformer，但细节记不太清。”
✅ 之后：“Transformer 是为了解决并行性和长期依赖问题，核心是 Self-Attention，通过 QKV 建模 token 之间的关系，多头机制让模型在不同子空间同时建模语义，这也是 GPT 能扩展到百亿参数的关键原因。”
适合谁来听？
✅ 准备 AI / LLM / 算法 / 数据科学面试
✅ 学过 Transformer，但一直“差一口气”
✅ 用模型写代码，却被问到原理就沉默
✅ 想把“会用”升级成“真懂”
最后一句话总结，
Transformer 不难，难的是一直没人给你讲“为什么它必须这样设计”。
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在售录播课程列表：https://study.dataapplab.com/pages/home
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100天掌握大语言模型-第一周
2026-03-05 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/8317724471564/WN_MD5Qr28NTy62AYRatCnNJQ
主题介绍：
100 Days of LLM Mastery，从零基础到工程实战，系统掌握大语言模型的完整知识体系。
你是否有过这样的困惑？
大语言模型（LLM）席卷全球，ChatGPT、Claude、Gemini 改变了人机交互的方式。你看到身边越来越多的人在用 AI 解决实际问题，甚至开始构建自己的 AI 产品——而你，还在观望。
你也许读过不少碎片化的教程，却始终找不到一条清晰的成长路径。你知道Transformer，却说不清它的工作原理；你会调用 API，却不明白模型背后发生了什么；你想构建一个 RAG 系统，却不知从何下手。
那么这个系列讲座，就是为你而生。
课程简介
「100天掌握大语言模型」是一套系统化的中英双语讲座课程，历时 100 天，从机器学习基础到 LLM 工程实战，帮助你建立完整的大模型知识体系，并最终独立完成一个可展示的工程级 AI 项目。
课程不依赖任何单一框架，而是聚焦底层原理与工程思维，让你真正理解模型，而不只是会调用 API。
课程路线图：
五大阶段 · 循序渐进 · 知行合一
第一阶段：基础篇 Day 1–20 机器学习回顾 · NLP 基础 · Transformer 原理
从线性回归到神经网络，从 Word2Vec 到 BERT，用 20 天夯实你的理论地基。亲手在小规模数据上训练一个 Transformer，真正读懂《Attention Is All You Need》这篇改变 AI 世界的论文。
第二阶段：核心技术篇 Day 21–50 预训练 · 微调 · 评估 · 安全
深入 LoRA、QLoRA 等参数高效微调方法，掌握 RLHF 对齐技术，理解幻觉、偏见、越狱等安全问题。动手微调 BERT，完成真实情感分析任务。
第三阶段：应用与系统篇 Day 51–80 Prompt 工程 · RAG · 智能体 · 部署
构建 RAG 聊天机器人，搭建 LangChain Agent，掌握 llama.cpp 本地推理与云端部署。从原型到生产，打通 LLM 应用的全链路。
第四阶段：高级主题 Day 81–90 MoE · 模型蒸馏 · 多模态 · Constitutional AI
探索混合专家模型、多模态大模型（文本+图像）以及更前沿的 AI 对齐方法，跟上行业最新进展。
第五阶段：毕业项目 Day 91–100 选题 · 实现 · 展示
从客服聊天机器人、求职助手、加密资产分析到 AI 教学辅导系统，选择一个方向，完成可运行 Demo + 技术博客 + GitHub 仓库，作为你 AI 工程能力的最佳证明。
适合谁来学？
✅ 有一定 Python 基础，希望系统入门大模型的工程师或学生
✅ 已经会用 LLM API，想深入理解原理和工程细节的开发者
✅ 对 AI 充满热情，想在 100 天内完成一次技术跨越的学习者
✅ 希望在简历上增加一个真实 AI 项目的求职者
完成课程后，你将收获：
· 完整的 LLM 知识体系，从理论到工程缺一不可
· 扎实的动手能力：微调模型、构建 RAG、部署应用
· 一份展示在 GitHub 上的工程级毕业项目
· 读懂最新 AI 论文的能力，跟上行业前沿
100天，从今天开始！大语言模型时代，最好的入场时机永远是现在。
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主办方：AI聘 — 北美数据类、软件类求职服务一站式服务。
三大项目为你全程解除求职困扰：
1. 找到工作再付费的Career VIP项目，为全职岗位求职者提供最专业的支持；
2. Career Plus项目，为全职求职者提供短期强化训练，低成本一站式求职服务；
3. Intern VIP项目，为短期实习求职者提供内推、全程面试辅导支持。
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