腾讯 – 混元AIGC算法研究员（多模态生成基模方向）（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，你将专注于多模态生成大模型的基础模型算法训练和优化，包括图像生成、视频生成、多模态迭代生成及编辑，并参与基础大模型的组建研发如Diffusion Models和Autoregressive Models。你需要具备扎实的深度学习算法基础和大模型研发经验，熟悉各类深度学习网络和算子底层实现细节，能够进行训练和推理模型调优及CPU/GPU加速。计算机、人工智能或数学相关专业本科以上学历优先，有扩散模型优化经验、相关方向顶级论文或scaling law实践经验者更具优势，同时需要较强的学习能力、沟通能力和团队合作精神。

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简历及面试建议：

在准备腾讯TEG混元AIGC算法研究员职位的简历时，你需要突出与多模态生成大模型相关的项目经验和研究成果。首先，详细描述你参与过的多模态生成项目，特别是涉及图像和视频生成的部分，说明你在模型训练和优化中的具体贡献。如果有Diffusion Models或Autoregressive Models的研发经验，务必强调这一点，包括模型的性能提升和优化策略。其次，列出你在顶级会议或期刊上发表的论文，特别是与多模态生成或大模型相关的研究成果。如果有ACM或NOIP竞赛经历，也要在简历中突出显示，这能体现你的算法能力和解决问题的实力。最后，不要忘记提及你在分布式训练和推理加速方面的实践经验，这些都是腾讯非常看重的技能点。

面试腾讯TEG混元AIGC算法研究员职位时，你需要准备充分的技术问题和项目经验的详细阐述。面试官可能会深入询问你在多模态生成大模型中的具体工作，例如如何优化Diffusion Models的训练过程或如何处理多模态数据的对齐问题。建议你提前复习相关算法和模型的底层实现细节，并准备好具体的案例来说明你的技术能力。此外，面试中可能会涉及分布式训练和推理加速的讨论，你需要展示对这些技术的深刻理解和实践经验。在沟通环节，强调你的团队合作能力和学习能力，腾讯非常注重候选人的软技能和适应能力。最后，保持对最新研究动态的关注，面试官可能会问及你对未来多模态生成技术发展的看法，准备好你的见解和思考。