腾讯 – 混元大模型标注算法研究员（北京） 职位分析和面试指导

职位简介：

作为腾讯TEG混元大模型标注算法研究员，核心职责是与数据标注团队紧密合作，为文本、图像、音频、视频等多类型数据设计高效的自动/半自动标注算法，并运用半监督学习、主动学习等前沿技术提升标注效率与质量。需要持续优化标注模型以适应不同项目需求，同时协同算法研发和产品团队完成从需求分析到产品上线的全流程工作。该职位要求计算机相关专业硕士以上学历，具备2年以上推荐/广告/CV/NLP/RL领域经验，拥有扎实的机器学习基础和大模型调优经验者优先，在机器学习顶会发表过论文的候选人将更具竞争力。

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简历及面试建议：

在准备腾讯混元大模型标注算法研究员的简历时，建议重点突出三个维度的匹配度。技术能力方面要详细列出你参与过的多模态数据处理项目，特别是涉及自动标注算法开发的部分，用具体数据说明效率提升效果。比如’开发视频自动标注系统，标注效率提升300%’这样的量化表述。大模型相关经验要单独成段，包括使用的框架、优化方法和评测指标。如果有半监督学习或主动学习的实际应用案例，一定要强调算法选择依据和业务收益。论文发表情况建议放在教育背景之后，注明会议等级和贡献度。项目经历建议采用STAR法则，重点描述你在算法选型、效果优化中的决策过程和技术创新点。

面试准备时需要特别注意腾讯对算法落地能力的考察。技术面可能会让你现场设计一个多模态标注方案，建议提前准备文本、图像、视频等不同模态的处理思路。算法原理问题要能深入浅出地解释半监督学习等技术的适用场景和局限性。项目经历要准备2-3个完整案例，重点说明业务痛点、技术选型依据和最终效果验证。行为面试环节可能会考察跨团队协作能力，可以准备数据标注团队与算法团队协作的具体事例。带好论文打印件以备查阅，同时准备5分钟左右的论文创新点讲解。最后可以询问面试官关于混元大模型当前标注技术的挑战，展现你的技术洞察力。