腾讯 – 微信小程序-推荐算法工程师 职位分析和面试指导

职位简介：

作为微信小程序推荐算法工程师，你将负责小程序业务的推荐技术全链路研发，包括召回、粗排、精排、重排及新用户冷启动等环节的算法迭代，并需要深入理解小程序生态与用户数据，从样本、特征、模型等维度持续优化排序算法，同时承担LLM4Rec、生成式推荐等前瞻方向的探索工作。该职位要求候选人深入掌握机器学习、深度学习算法原理，具备推荐系统/搜索/广告等场景的实际算法落地经验，熟练掌握C++/Python编程语言及tensorflow/pytorch框架，并需要保持技术探索热情与良好的团队协作能力，工作地点为广州。

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简历及面试建议：

在准备腾讯微信小程序推荐算法工程师的简历时，你需要重点突出推荐系统全链路研发经验。具体来说，应该详细描述你参与过的召回、排序等模块的项目经验，特别是那些直接带来业务指标提升的案例。对于工程能力部分，建议列出你熟悉的编程语言和框架，并注明在什么规模的数据和并发下工作过。如果你有LLM相关的实践经验，哪怕是实验性质的探索，也值得单独列出。记住量化你的成果，比如’通过改进精排模型使点击率提升15%’这样的表述会很有说服力。同时，微信生态经验虽然不是必须，但如果你有小程序或公众号相关的项目经历，一定要放在显眼位置。

面试时，腾讯的面试官会特别关注你对推荐系统各环节技术细节的理解深度。准备几个你解决过的典型问题案例，能够清晰说明问题定义、解决思路和最终效果。技术问题可能会涉及特征工程、模型选择、线上效果分析等各个方面。对于算法原理问题，不仅要掌握基础理论，还要能结合微信小程序场景讨论适用性。工程实现方面，准备好讨论你如何处理大规模数据、保证系统性能的经验。此外，面试官很可能会询问你对LLM在推荐系统中应用的看法，建议提前了解最新研究进展并形成自己的见解。保持解决问题的热情和清晰的沟通同样重要，面试中要展现出你面对挑战时的思考过程。