腾讯 – 微信小程序-大模型后台开发工程师-开发生态 职位分析和面试指导

职位简介：

作为微信小程序大模型后台开发工程师，你将负责大模型训练框架的开发和优化，支撑高效稳定的大规模训练任务，并参与大模型应用层面的开发，包含Agent应用、RAG实现与调优、数据合成及自动化测评等工作。该职位要求熟练掌握C/C++/Python等编程语言，具备扎实的数据结构和算法功底，同时需要具备海量服务开发经验，熟悉分布式系统设计与优化，熟悉主流大模型训练框架Megatron/DeepSpeed及分布式训练调优，并具备良好的数据处理能力和快速学习能力。此外，候选人应对探索前沿技术有热情，具备独立探索前沿技术的能力和团队合作精神。工作地点位于广州。

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简历及面试建议：

在撰写简历时，你需要特别突出与大模型开发相关的技术经验。首先，在专业技能部分明确列出你熟悉的编程语言(C/C++/Python)，并强调你的数据结构和算法能力。对于工作经验部分，详细描述你参与过的大模型相关项目，特别是如果你有使用Megatron或DeepSpeed框架的经验，一定要具体说明你在项目中承担的角色和取得的成果。如果你有分布式系统开发经验，也要重点描述，包括系统规模、性能优化指标等量化数据。此外，不要忘记展示你在Agent应用开发、RAG实现、数据合成等方面的经验，这些都是腾讯特别关注的能力点。最后，在个人优势部分，可以强调你的快速学习能力和对前沿技术的热情，这些都是这个职位看重的软技能。

面试准备时，你需要对大模型相关技术有深入理解。首先，确保你能够清晰地解释Megatron和DeepSpeed框架的核心原理和优化方法，准备好你在实际项目中应用这些框架的具体案例。面试官可能会考察你的分布式系统设计能力，所以要复习常见的分布式算法和系统架构模式。技术问题可能会涉及大模型训练中的挑战和解决方案，比如如何解决显存不足、如何优化训练效率等。此外，也要准备一些大模型应用开发的实际案例，展示你在Agent应用、RAG实现等方面的经验。行为面试环节，面试官会关注你的问题解决能力和团队合作经验，准备一些你在技术探索中克服困难的例子。最后，保持对AI领域最新进展的关注，面试官可能会询问你对大模型未来发展的看法。