腾讯 – 金融科技-大模型算法专家-研发效能方向 职位分析和面试指导

职位简介:

作为腾讯金融科技部门的大模型算法专家,你将负责搭建基于AIGC的智能化工具平台解决方案,探索未来产品研发方式的升级潜力,从全流程视角落地标准的AI产品控件。你需要通过数据清洗和合成增强构建大规模专有数据集,持续分析和优化底座模型性能与垂直领域效果,扩展多种模态能力以支撑工具建设。同时推动接口标准化,通过知识注入增强模型对上下游系统的理解与调用准确性,提升Agent的实用性和智能化程度。你还将开展研发过程数据的挖掘分析,为效能优化提供数据驱动,并跟踪行业动态评估新能力在研发效能领域的应用潜力,结合业务实际探索创新性方案并推动落地。该职位要求精通机器学习框架和数据处理工具,具备大模型训练和效果评估能力,有模型优化和实验研究经验,了解多种编程语言和框架,在代码审查和CI/CD等领域有AI应用经验者优先,计算机科学或相关专业硕士以上学历或在顶会发表过论文者更佳。

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简历及面试建议:

在撰写简历时,你需要突出自己在机器学习和大模型领域的专业能力,尤其是与AIGC工具平台搭建相关的经验。详细描述你参与过的机器学习项目,特别是那些涉及大模型训练和优化的案例,强调你在算法实现、结构调整和多阶段训练中的具体贡献。如果你有构建专有数据集的经验,务必详细说明数据清洗和合成增强的方法及效果。对于模型效果归因分析和实验研究能力,可以通过具体案例展示你如何通过数据洞察指导模型优化方向。此外,如果你了解不同编程语言和框架,或在代码审查、自动化测试、CI/CD流程优化中有AI应用经验,这些都会是加分项,应在简历中明确标注。教育背景方面,计算机科学、人工智能、数学或统计学相关专业的硕士以上学历,或在顶会发表过研究论文的经历,都应放在显眼位置。

面试时,面试官会重点关注你的技术深度和实际应用能力。准备时,你需要熟悉机器学习框架和大模型训练的最新进展,尤其是与AIGC相关的技术。面试中可能会涉及具体的算法实现问题,例如如何调整模型结构以优化性能,或如何设计多阶段训练流程。你还需要展示自己在模型效果归因分析方面的能力,能够通过数据洞察提出优化建议。此外,面试官可能会考察你对研发效能的理解,例如如何利用AI提升代码审查或CI/CD流程的效率。准备好讨论你过去项目中的具体案例,尤其是那些展示了你的问题解决能力和创新思维的例子。沟通能力和团队协作精神也是考察重点,面试中要保持清晰、有条理的回答,并展示你如何与团队合作推动项目落地。最后,对行业动态的了解和未来技术趋势的见解也会为你的面试加分。

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