职位简介：
作为微信视频号高级推荐算法工程师，你将负责短视频推荐系统的全链路技术优化，包括召回、粗排、精排、重排及视频冷启动等关键环节，同时需要优化人群策略、社交推荐及内容生态等业务策略，并探索LLM4Rec、推荐大模型及生成式推荐等前沿方向。该职位要求候选人具备扎实的机器学习基础和工程实现能力，有推荐系统或广告系统优化经验者优先，特别是具备短视频推荐业务经验或在大语言模型、多模态大模型及强化学习方向有实践经验的人才将更具竞争力，同时需要保持技术热情、勇于挑战难题并具备良好的团队协作能力。工作地点为北京。
简历及面试建议：
在准备腾讯微信视频号高级推荐算法工程师的简历时，你需要特别突出短视频推荐系统的实战经验。首先在项目经历部分详细描述你参与过的推荐系统全链路优化案例，具体说明你在召回、排序、冷启动等环节的算法改进和效果提升，用CTR、停留时长等核心指标量化你的贡献。如果你有短视频推荐经验，一定要单独列出并强调你对内容生态和用户行为的理解深度。对于技术专长部分，除了常规的机器学习算法，要重点展示你在LLM、多模态、强化学习等前沿领域的实践经验，可以列举具体的大模型应用案例。工程能力方面，建议提及你熟悉的分布式训练框架和线上服务优化经验。最后不要忘记在自我评价中体现你解决复杂问题的热情和团队协作能力，这些都是腾讯文化特别看重的素质。
面试腾讯微信视频号推荐算法岗位时，你需要做好全方面的技术准备。技术深度方面，面试官很可能会围绕推荐系统全链路展开提问，从特征工程到模型架构都需要了然于心，特别是短视频场景下的特殊挑战要提前思考。建议准备1-2个你解决过的复杂业务问题的详细案例，用STAR法则清晰表述问题背景、你的解决方案和最终效果。对于前沿技术部分，可能会涉及LLM如何应用于推荐系统的讨论，要准备好你对Prompt工程、模型微调等技术的理解。此外，腾讯面试通常会考察算法题，需要复习常见的机器学习算法和编程题。面试过程中要保持积极主动的态度，当遇到开放性问题时，可以先理清问题边界再系统性地给出解决方案，展示你结构化思维的能力。最后记得准备1-2个有深度的问题在面试结束时提问，比如团队当前的技术挑战或发展方向，这能体现你对岗位的真正兴趣。
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