《大模型工程师面试：算法原理、开发实践与系统部署》PDF下载

《大模型工程师面试：算法原理、开发实践与系统部署》由苏宏博、温智凯编著，面向准备进入大模型开发、算法和部署岗位的技术人员。全书以真实岗位能力为导向，不只整理面试题，而是围绕算法原理、开发实践和系统部署建立完整知识体系，使读者能够把零散知识点组织成可用于项目和面试的技术框架。

内容从大模型技术演进、岗位分类和数据集构建讲起，进一步深入 Tokenization、Transformer、Attention、预训练、参数高效微调、RLHF 和 MoE 等核心机制。在工程部分，则覆盖 RAG 检索增强、Agent 系统、MCP、多智能体协作、模型私有化部署、CI/CD、安全评估与性能监控等实际应用问题。

本书的特点是把“懂原理”和“能落地”放在同一条学习路径中。对于大模型工程师而言，只会调用 API 通常不足以应对复杂项目和技术面试，还需要理解模型输入输出为什么这样工作、微调和推理如何影响资源消耗，以及 RAG、Agent 和部署系统如何共同构成完整应用。书中的面试题则用于检验这些知识是否真正形成了可表达、可迁移的理解。

本书适合已有一定编程、机器学习或 AI 应用基础，希望转向大模型开发、算法工程和推理部署方向的工程师，也适合准备相关岗位面试的高年级学生和研究生。由于大模型技术更新较快，具体框架和产品会持续变化，学习时更应掌握 Transformer、微调、检索、Agent 与部署背后的通用原理。