腾讯 – AGI模型架构研究员 职位分析和面试指导

职位简介：

作为腾讯TEG部门的AGI模型架构研究员，你将负责设计具备多模态联合感知、推理、记忆与生成能力的统一大模型架构，构建支持持续学习、多级记忆、主动探索和自演进的大模型系统，并推进Agent化方向使模型具备自主任务规划、跨模态交互、工具使用和自我优化能力。该职位要求候选人精通Transformer类模型及其在多模态领域的架构设计与优化，具备超大规模模型训练经验，熟悉SFT、RLHF、自监督等训练范式，并在多模态统一架构、持续学习与记忆机制、世界模型与因果推理、稀疏与模块化模型等前沿方向有深入研究或实践经验。同时需要良好的工程实现能力与系统性思维，能推动前沿研究在大模型系统中落地，在顶会/顶刊发表过相关方向论文者优先。工作地点为北京。

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简历及面试建议：

在撰写简历时，你需要重点突出与AGI模型架构研究相关的专业经验和技术能力。首先，确保将你的教育背景中与人工智能、机器学习相关的学位和课程放在显眼位置，特别是如果你有博士学位或在相关领域发表过论文。在专业经验部分，详细描述你参与过的超大规模模型项目，包括模型规模、你负责的具体工作以及取得的成果。对于Transformer类模型和多模态架构设计的经验要特别强调，用具体的数据和指标来说明你的贡献。如果你有在多模态模型、强化学习、自主智能体系统或复杂推理与规划方面的经验，一定要单独列出并详细说明。此外，列出你在顶会/顶刊发表的论文，并简要说明这些研究如何与职位要求相关。工程能力同样重要，所以要提及你使用过的技术栈和工具，以及如何将这些研究应用到实际系统中的经验。最后，不要忘记展示你的系统性思维和问题解决能力，可以通过描述你如何解决项目中的关键挑战来体现。

面试准备时，你需要深入理解AGI模型架构的各个方面，并准备好展示你在该领域的专业知识和实践经验。面试官很可能会问及你对Transformer类模型的理解以及如何将其应用于多模态场景，所以要做好详细解释的准备。同时，准备好讨论你参与过的超大规模模型项目，包括技术细节、遇到的挑战以及你是如何解决的。对于职位描述中提到的前沿研究方向，如多模态统一架构、持续学习与记忆机制等，你需要展示出深入的理解和见解。面试中可能会涉及技术白板题或编码测试，所以复习相关的算法和模型架构知识很重要。此外，准备好讨论你的研究论文，包括研究动机、方法和贡献。面试官也会考察你的工程能力和系统性思维，所以准备好举例说明你如何将研究成果应用到实际系统中。最后，展现出你对AGI领域的热情和长期承诺，以及你如何适应腾讯的研究文化和工作方式。