本书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。本书共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Transfrmer原理、LORAVQLORA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CICD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。