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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 (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。
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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
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
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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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；
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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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
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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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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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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-2601
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

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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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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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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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-2601
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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
* 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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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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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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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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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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一节课学会大语言模型Agent
2026-03-06 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/2917724476853/WN_3e0nQijZRQyQbgeJG49AVA
人工智能正以惊人的速度发展，我们不再只是提供模型提示，我们正在构建自主系统，LLMAgent的时代。如果说2023年是ChatGPT之年，2024年是RAG之年，那么2025-2026年就是AIAgents之年。如果你是一名工程师、创始人、产品负责人或人工智能爱好者，你就不能忽视这种转变。
什么是LLM代理人？
LLMAgent不仅仅是一个聊天机器人，他更是：
•推理引擎
•规划器
•工具使用者
•内存管理器
•决策者
LLMAgent可以：
·调用API
·查询数据库
·搜索网络
·编写并执行代码
·管理工作流程
·与其他代理人协调
本次45分钟网络研讨会将涵盖Agent的原理和应用，这不是面向初学者的演讲，本次课程重点讲解LLMAgent你最需要掌握的知识和开发技能。
第一部分——代理技术基础
我们将逐一分析：
·代理系统的核心架构
·观察→计划→行动→反思循环
·React模式
·工具调用机制
·函数调用与外部API编排
·智能体记忆系统（短期记忆与长期记忆）
·检索+推理整合
·多智能体协作
·代理故障模式及调试
·成本和延迟之间的权衡
我们还将进行比较：
·基于提示的系统
·RAG系统
·单智能体系统
·多智能体系统
第二部分——现实世界的代理应用
我们将考察实际生产环境中的使用案例：
✅自主研究助手
✅AI编码代理
✅金融分析代理
✅企业工作流程自动化
✅客户服务编排系统
✅多代理交易系统
✅人工智能原生SaaS平台
你会看到：
·什么方法有效
·失败的原因
·什么是炒作？
·什么是可扩展的？
为什么LLMAgent现在如此重要，因为市场已经发生了变化，企业不再招聘“响应迅速的工程师”，而是招聘LLM应用工程师，智能体工程师，人工智能系统架构师，多智能体开发人员。
哪些人应该参加：
•向人工智能领域转型的软件工程师
•升级到LLM系统的数据科学家
•人工智能产品经理
•初创公司创始人
•技术领导者
•任何准备参加LLM技术面试的人员

100天掌握大语言模型-第二周
2026-03-12 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/8317724471564/WN_MD5Qr28NTy62AYRatCnNJQ

如何转行LLM应用开发工程师
2026-03-13 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/6017730500441/WN_ybE0fYE7SdOvsB4KXOGeng
人工智能正在进入一个全新的时代。随着 大型语言模型（Large Language Models, LLM）的快速发展，例如GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、LLaMA等模型的出现，软件开发的方式正在发生巨大变化。过去，开发者需要编写成千上万行代码来实现复杂功能；而现在，开发者可以通过构建基于大模型的智能系统，让AI进行推理、知识检索、工具调用以及自动化决策。
这也催生了一个全新的技术岗位：LLM Application Developer（大模型应用开发工程师）。越来越多的公司——从创业公司到大型科技企业——都在寻找能够构建AI应用系统的工程师，例如：
• AI智能助手
• 企业知识问答系统（RAG）
• AIAgent自动化系统
• AI客服系统
• AI编程助手
• AI数据分析助手
然而，要成为一名LLM应用开发工程师，不仅仅需要掌握传统软件开发技能，还需要了解一整套新的技术体系，包括：
• 大语言模型（LLM）
• Prompt Engineering（提示词工程）
• Retrieval-Augmented Generation（RAG 检索增强生成）
• AI Agent 技术
• 向量数据库（Vector Database）
• AI应用系统架构
为了帮助开发者和技术人员进入这一快速发展的领域，我们特别推出一场专题技术讲座：如何成为LLM应用开发工程师？
在这场讲座中，我们将系统介绍LLM应用开发工程师需要掌握的技术、工具以及职业发展路径。本讲座特别适合：
• 软件工程师
• 数据科学家
• AI工程师
• 对人工智能感兴趣的学生
• 希望转型进入AI领域的技术人员
即使你刚开始接触大模型技术，本次讲座也将帮助你建立清晰的学习路径和技术框架。
讲座内容：
1.LLM应用开发的崛起
我们将介绍为什么LLM应用开发正在成为软件行业增长最快的领域之一。
同时分析软件行业的发展趋势：
传统软件开发 → AI驱动的软件系统
2.LLM应用的核心技术栈
你将了解现代LLM应用的关键技术组件，包括：
• Prompt Engineering
• RAG（检索增强生成）
• 向量数据库（FAISS / Pinecone / Chroma）
• LLM API（OpenAI / Anthropic / Gemini）
• Agent框架（LangChain / CrewAI / AutoGen）
并理解这些技术如何组合在一起，构建真正的AI应用系统。
3.LLM应用系统架构
真正的AI产品不仅仅是一个模型，而是一个完整的系统架构。
我们将解析典型的LLM应用架构：
LLM + Knowledge Retrieval + Memory + Tools + Agents
并介绍企业级AI系统如何进行设计和扩展。
4.如何开发你的第一个LLM应用
我们将通过实际案例介绍如何构建AI应用，例如：
• AI知识助手
• AI研究助手
• AI编程Copilot
• 文档问答系统
让你了解开发者如何把LLM API转换为真正的产品。
5.LLM工程师职业发展路线
最后，我们将讨论如何进入这一领域，包括：
• 应该学习哪些技术
• 应该做哪些AI项目
• 应该掌握哪些工具
• 如何准备LLM工程师面试
• 如何建立AI技术作品集
为什么要参加这场讲座？
目前全球对AI工程师和LLM应用开发工程师 的需求正在快速增长。许多公司已经提供15万–25万美元以上的薪资 来招聘能够开发AI应用系统的工程师。然而，很多开发者仍然不知道：如何进入这个领域？本讲座将帮助你建立一条清晰、可执行的学习路线图。
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100天掌握大语言模型-第三周
2026-03-19 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/8317724471564/WN_MD5Qr28NTy62AYRatCnNJQ
主题介绍：
100天学会大语言模型，从 Transformer 到 GPT
一场真正“讲透 LLM 核心算法”的技术讲座
在今天这个大语言模型的时代，GPT、Claude、Gemini、LLaMA，所有主流大语言模型，背后都有同一个核心架构：Transformer
但问题是——
❗ 很多人“听说过 Attention”
❗ 看过公式，却始终没真正理解
甚至在面试中：
👉 讲不清 Multi-Head Attention
👉 解释不出 √d_k 为什么存在
👉 无法从系统角度说明 Encoder / Decoder
为什么你必须真正理解 Transformer？因为Transformer = LLM 工程师的“地基能力”。你可以不会训练模型，但你不能不理解：

Attention 是如何工作的？
为什么Transformer 可以替代 RNN？
GPT 和BERT 本质上有什么区别？
LLM 的“推理能力”从哪里来？

这不仅是知识问题，而是是否具备 AI 工程师思维的问题。本讲座基于经典论文“Attention Is All You Need（NeurIPS 2017）”结合完整教学系列“100天掌握大语言模型”，将带你从“听说过”到“真正理解”

为什么Transformer 会颠覆整个AI 领域？

你将理解：

RNN / LSTM 的三大致命瓶颈
为什么“并行计算”改变了一切
Transformer 如何实现O(1) 路径建模长依赖
从“历史演进”看懂架构设计哲学

Attention 机制（核心中的核心）

深入讲透：

Scaled Dot-Product Attention
为什么要除以√d_k（面试高频点🔥）
Attention 的四步计算流程

你将真正理解， 模型是如何“决定关注谁”的

Multi-Head Attention（面试必考）

很多人只会背公式，但不会解释本质。本讲座将帮你搞懂：

为什么必须是“多头”？
每个head 在学什么？
为什么计算量没有增加？

Positional Encoding（最容易被忽略的关键点）

深入拆解：

正弦/ 余弦编码的数学意义
为什么不用线性位置编码？
RoPE / Learned PE 的演进

Encoder & Decoder 架构全拆解

你将彻底搞懂：

Self-Attention vs Cross-Attention
Masked Attention（GPT核心）
FFN 在模型中的真正作用
残差连接+ LayerNorm 的工程意义

从Transformer 到GPT / BERT（关键过渡）

讲座最后会帮你建立：

GPT（Decoder-only）的本质
BERT（Encoder-only）的设计逻辑
现代LLM 的统一架构视角

适合人群

想成为LLM Engineer / AI Engineer 的开发者
正在准备LLM / AI 面试 的求职者
学过Transformer，但理解不深入的人
想从“会用API”升级到“理解模型本质”的工程师

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OpenClaw开源LLM项目深度解析
2026-03-20 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/2417730510028/WN_0tWdjktpRk2Et4mHQQR88Q
在过去两年，大语言模型（LLM）已经从“聊天工具”演进为真正具备行动能力的智能体（AI Agent）。但一个核心问题正在成为行业瓶颈：当AI开始“执行操作”时，我们如何确保它是安全的、可控的、可信的？
讲座主题：OpenClaw：开源 LLM Agent 架构的革命性探索
本次技术讲座将深入解析当前最前沿的开源项目 OpenClaw，它代表了一种全新的 AI 系统设计范式： 不只是“生成内容”，而是能够安全执行任务的智能体系统（Secure Autonomous Agents）
为什么OpenClaw值得关注？
在传统LLM应用中：
模型只负责“回答问题”
人类负责执行操作
风险由人为控制
而OpenClaw正在改变这一切：
– 1. 从LLM到Agent
· 支持 AI 自动调用工具（Tool Use）
· 多步骤推理 + 行动（ReAct / Plan-Execute）
· 任务级别自动化（Task Automation）
– 2. 安全架构设计（核心亮点）
· 权限控制（Permission System）
· 操作审计（Audit Trail）
· 沙盒执行（Sandboxed Actions）
· 防止 Prompt Injection / 数据泄露
– 这是 AI 从“玩具”走向“生产级系统”的关键一步
⚙️ 3. OpenClaw 技术架构拆解
本讲座将深入讲解：
· Agent 控制层（Controller）
· 工具调用机制（Tool Invocation）
· Memory & Context 管理
· 安全策略引擎（Policy Engine）
· Execution Sandbox
– 4. 商业与创业机会
基于 OpenClaw 架构，可以衍生出多个高价值方向：
· AI 安全平台（AI Security SaaS）
· 企业级自动化 Agent（Enterprise AI Copilot）
· AI 渗透测试 / 安全审计系统
· Web3 / Crypto 自动交易 Agent
· DevOps / Security 自动化系统
本讲座特别适合：
· LLM / AI 应用开发工程师
· 想转型 AI Agent 方向的开发者
· 网络安全 / AI Security 从业者
· 创业者 / 技术负责人
· 对“下一代 AI 系统架构”感兴趣的技术人员
– 你将获得：
✔ OpenClaw 架构完整拆解
✔ AI Agent 安全设计方法论
✔ 可落地的系统设计思路
✔ 未来 AI Agent 创业方向洞察
✔ 一套可用于面试 / 项目的高级知识体系
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数据科学家求职训练营精华课：https://study.dataapplab.com/course?courseid=dstraining
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100天掌握大语言模型-第四周
2026-03-26 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/8317724471564/WN_MD5Qr28NTy62AYRatCnNJQ

如何拿下年薪$200K+的LLM开发工程师岗位？
2026-03-27 19:00 - 20:00 | https://dataapplab.zoom.us/webinar/register/5017730511061/WN_xOkmLy1vQsea06fLu-St3Q
在过去两年，大语言模型（LLM）彻底改变了技术行业的招聘格局。从 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind，到各类 AI 创业公司与独角兽企业： LLM 开发工程师 = 当前最稀缺、薪资最高的岗位之一。但现实是——
❗ 很多人学了 Transformer、RAG、Agent
❗ 做过项目，却依然过不了面试
面试真正考的是什么？
很多人误以为：
· 会用 LangChain 就够了
· 会调 API 就能进大厂
· 做过几个 demo 就能拿 offer
但真实情况是：LLM 面试，本质考的是“系统能力 + 工程思维 + AI理解深度”
企业真正关注的是：
· 你是否能设计一个完整的 LLM 系统？
· 你是否理解 RAG 的本质问题？
· 你是否能解决 hallucination / latency / cost？
· 你是否能把 AI 落地成产品？
本次讲座你将收获什么？
这不是一场“知识科普”，而是一次面试拆解 + 实战导向的深度分享：
– 1. LLM 面试全景拆解
· 大厂 / 创业公司常见面试流程
· 不同岗位（Application / Agent / Infra）的差异
· 面试官到底在看什么？
– 2. 高频面试题（真实案例）
你将看到真实级别的问题，例如：
· 如何设计一个企业级 RAG 系统？
· 如何减少 hallucination？
· Agent 如何做 multi-step reasoning？
· embedding vs fine-tuning 如何选择？
· 如何优化 LLM inference cost？
每一道题，都会讲标准思路 + 加分点
– 3. 系统设计（最关键）
重点突破：
· LLM 系统的 4 大核心模块：
oControl（控制）
oMemory（记忆）
oRetrieval（检索）
oReasoning（推理）
· 从 0 到 1 设计一个 AI 产品架构：
oRAG pipeline
oAgent workflow
oTool calling
o多模型协同
– 4. 项目如何讲，才能拿 offer？
很多人输在这里：
❌ 只讲“我做了什么”
✅ 应该讲“我解决了什么问题 + trade-off”
你将学到：
· 如何把普通项目讲成“工程亮点”
· 如何展示你的系统设计能力
· 如何应对追问（deep dive）
– 5. LLM 求职路径 & 薪资地图
· 如何从 Data Scientist / SWE 转型 LLM Engineer？
· 什么项目最有含金量？
· 如何构建你的 AI portfolio？
· 当前市场薪资趋势（$150K – $300K+）
适合人群
· 想转型 LLM Engineer / AI Engineer 的开发者
· 正在准备 AI / LLM 面试 的求职者
· 有基础但缺乏“系统能力”的工程师
· 想进入高薪 AI 领域的人
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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-2603
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