腾讯 – 微信输入法-大模型算法研究员（端侧大模型方向） 职位分析和面试指导

职位简介：

作为微信输入法-大模型算法研究员（端侧大模型方向），你将负责Transformer和LLM等算法技术在输入法业务中的落地工作，包括拼音转文字、个性化输入及排序等，并专注于端侧大模型的设计、训练、优化和推理加速。同时，你需要基于LLM构建词典、词组和句子库，探索端侧与云端模型的协同工作机制，并追踪前沿技术方向。职位要求你具备深厚的机器学习与NLP算法基础，能够独立探索前沿技术，并针对具体应用场景设计和优化算法。熟悉PyTorch或TensorFlow，具备良好的数据处理能力，有深度学习/机器学习理论和算法基础者优先，同时需要具备大模型理论的实际应用经验（如MoE、CoT等），并拥有良好的沟通能力和责任心。

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简历及面试建议：

在撰写简历时，你需要突出自己在端侧大模型和LLM领域的实际经验，尤其是与输入法业务相关的项目经历。详细描述你在Transformer和LLM算法落地中的具体贡献，例如拼音转文字、个性化输入或排序优化的实现细节。如果你有端侧模型训练、优化或推理加速的经验，务必重点强调，并量化你的成果（如模型压缩率提升、推理速度优化等）。此外，展示你对MoE、CoT等大模型理论的实际应用案例，以及你在数据处理和算法设计方面的能力。简历中还应体现你的独立探索能力和对前沿技术的敏感度，例如参与过哪些技术预研或创新项目。最后，别忘了提及你的团队协作和沟通能力，因为这是腾讯文化中非常看重的部分。

面试过程中，面试官会重点关注你对端侧大模型和LLM技术的理解深度以及实际应用能力。准备时，确保你能够清晰阐述Transformer和LLM的核心原理，并举例说明你在输入法业务中如何应用这些技术解决具体问题。面试官可能会让你设计一个端侧大模型的优化方案或讨论如何实现端云协同，因此提前思考这些场景并准备案例非常重要。此外，准备好讨论你在模型训练、推理加速或数据处理中的技术细节，例如如何解决过拟合问题或优化推理延迟。面试中可能会涉及算法编码或白板题，因此复习常见的机器学习算法和数据结构是必要的。最后，展现你的学习能力和对前沿技术的热情，例如你如何追踪和评估新技术，并主动提出你对未来技术方向的见解。