腾讯 – 混元AIGC算法研究员（文生图）（深圳/北京/上海）） 职位分析和面试指导

职位简介：

作为腾讯TEG的混元AIGC算法研究员，你将专注于内容生成模型的研究优化，包括文本、图像、音频及3D模型等多种模态，致力于提升生成质量、多样性、可控性和效率，并推动算法在产品中的实际落地。你需要从事图像生成、多模态大模型及小样本学习领域的算法训练和优化工作，从prompt优化、生成模型研发到性能加速等多个维度改善AI绘画、文字生成和视频生成的效果与体验。同时，你将深入探索多模态生成模型的工业化部署方案，解决实际业务场景中的算法卡点问题。该职位要求计算机、人工智能或数学等相关专业本科及以上学历，具备扎实的计算机视觉或机器学习基础，熟悉各类生成模型框架和多模态表征模型，并拥有出色的学习能力、逻辑思维和团队协作能力。

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简历及面试建议：

在准备腾讯AIGC算法研究员的简历时，你需要特别突出在多模态生成模型方面的专业能力和实践经验。首先确保你的教育背景清晰列出相关专业（计算机、AI或数学）及学历，如果有顶级会议论文发表一定要放在显眼位置。技术能力部分要详细列出你掌握的各类生成模型框架（如Diffusion、GAN等）和插件模型（如ControlNet、LoRA），并用具体项目说明你的应用经验。多模态相关经验尤为重要，可以描述你使用CLIP等跨模态模型的实际案例，最好能量化项目成果。如果你参与过生成模型的工业化部署，一定要强调这个亮点，这是腾讯特别关注的能力点。此外，不要忽视软技能的展示，可以通过项目协作经历来体现你的沟通能力和团队合作精神。最后，确保简历中能体现出你对AIGC技术的好奇心和持续学习的态度，这些都是腾讯看重的特质。

面试腾讯AIGC算法研究员职位时，你需要做好充分的技术准备和案例梳理。技术层面要深入理解各类生成模型的原理和差异，特别是Diffusion模型的最新进展，可能会被问到如何解决特定场景下的生成质量问题。准备好2-3个你参与的多模态项目案例，详细说明你解决的问题、采用的方法和取得的量化结果。面试官很可能会考察你对模型工业化部署的理解，提前思考生成模型在落地时常见的问题（如推理速度、资源占用等）和你的解决方案。除了技术能力，腾讯也非常看重候选人的逻辑思维和沟通能力，回答问题时注意结构化表达，先给出结论再展开分析。当遇到开放性问题时，可以展示你的创新思维，比如如何改进现有生成模型或设计新的评估指标。最后，准备好你对AIGC领域发展趋势的看法，这能体现你的行业洞察力和长期发展潜力。