面经分享｜阿里通义实验室大模型方向三轮面试经历

最近刚刚面完阿里集团 通义实验室 - 大语言模型 岗位，整理一下面试过程和感受，希望对有志于大模型方向的同学有所帮助。

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一面：模型理解 + 算法基础

面试从自我介绍和过项目开始。因为我在实习中有使用过 Qwen 模型 做业务，面试官对此非常感兴趣，围绕着 Qwen 提了很多问题，比如：

• 为什么选择 Qwen，实际落地效果如何？
• Qwen 的模型结构设计，相比于 LLaMA、DeepSeek 有哪些不同？
• 行业里超长上下文的常见解决思路，以及 Qwen 的具体实现？
• MoE（Mixture of Experts）结构相比 Dense 结构训练的难点，以及 DeepSeekMoE 的创新点？
• 大模型幻觉问题的缓解思路？
• RLHF 的完整流程，PPO 和 DPO 各自的思想以及 Loss 函数表达式。

最后还考了两道编程题：

• Transformer Encoder 的实现
• LeetCode 152. 乘积最大子数组

总体感觉一面非常硬核，考察的是 对大模型整体原理的理解，而不是单点知识。时长也比较长，整体压力感强。

二面：训练与推理优化

二面依然从项目聊起，继续深挖 Qwen 的选择和效果，然后扩展到更多开源模型：LLaMA、DeepSeek、GLM 等。重点考察的是 模型训练与推理优化：

• DeepSeek 的亮点有哪些？DeepSeekMoE、MLA 的机制？
• LoRA 的原理是什么？
• DeepSpeed 框架：ZeRO-1、ZeRO-2、ZeRO-3 分别优化了什么？
• FP16、BF16、FP32、INT8 在训练中的区别，应该如何选择？
• 显存不足时的优化方案，除了 DeepSpeed，还有哪些技术？
• FlashAttention 的原理。

编程题：LeetCode 200. 岛屿数量。

二面整体更偏底层，聚焦在 训练加速、显存优化 等工程问题。从面试官的问题能看出，通义团队非常关注 如何降低大模型的时间复杂度和空间复杂度。

三面：开放性思考 + 意向沟通

三面是大老板面，气氛相对轻松。依旧从项目聊起，重点还是围绕 Qwen，延伸到我的调研和改进思路。

开放性问题：

• 站在你个人的角度，Qwen 目前还存在哪些问题？
• 你觉得当下大模型的上限在哪里？
• 如果给你 Offer，会不会加入通义？

三面更像是一次交流，重点考察候选人 对行业趋势的思考，以及个人职业选择的意愿。

面试总结

整个面试下来，我的感受是：

1. 难度确实很高，涉及了模型原理、训练优化、工程实践和行业思考，几乎没有遗漏。

2. 通义实验室的 bar 真的不低，相较于我之前面过的阿里其他部门（比如达摩院），整体压力更大。

3. 如果有意向走大模型方向，准备时一定要覆盖：

   • 大模型结构与原理（Transformer、MoE、RLHF 等）
   • 工程优化（DeepSpeed、显存优化、精度选择、FlashAttention）
   • 行业趋势思考（开源模型对比、幻觉问题、长上下文解决方案）

总之，这是一次非常有收获的面试体验，难度大但收获也多。

写在最后
如果你也打算冲大模型方向，建议不仅要“八股”过硬，还要有自己的 实践经验与思考。大厂面试更看重候选人能不能从原理、落地和趋势三个维度去表达，而不是单纯背诵答案。