腾讯 – 元宝-大语言模型算法工程师 职位分析和面试指导

职位简介：

作为腾讯CSIG的元宝-大语言模型算法工程师，你将负责AI应用场景下大模型的训练优化，包括Pretraining和PostTraining全流程算法改进以提升训练效率和用户体验，研究高质量数据的自动化清洗合成方法并构建线上数据飞轮，同时协同产品工程团队探索LLM在创作、教育等场景的创新应用。该职位要求研究生以上学历且具备2年以上NLP研发经验，需要深入掌握LLM技术栈和PyTorch等工具，拥有多模态融合或特定场景落地经验者将更具优势，在顶会发表过相关论文或竞赛获奖也是重要加分项。工作地点位于深圳。

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简历及面试建议：

在准备腾讯大语言模型算法工程师的简历时，你需要特别突出与大模型相关的实战经验和技术深度。首先确保学历和专业符合基本要求，如果是计算机或AI相关专业研究生要明确标注，有竞赛获奖或顶会论文务必放在显眼位置。技术能力部分要结构化呈现，将LLM技术栈拆解为Pretrain、SFT、RLHF等具体模块，用项目案例说明你在每个环节的贡献，比如优化了某种训练策略或解决了特定数据问题。多模态经验要单独列出，详细描述你处理过的文本以外数据类型及其应用场景。特别注意强调场景落地能力，用数据量化你在闲聊、情感陪伴等领域的成果，比如’开发的情感对话模型使用户留存率提升X%’。代码能力不要简单罗列语言，而是通过GitHub链接或复杂度描述来证明，例如’重构了基于MoE架构的分布式训练框架’。

面试腾讯的大语言模型岗位时，技术深度和场景思维是考察重点。准备几个典型的项目案例，按照STAR法则梳理清楚技术选型、难点突破和业务影响，特别注意准备数据飞轮构建和效果优化相关的细节问题。面试官可能会让你在白板上推导某个模型架构或手写关键算法代码，建议提前复习Transformer和RLHF的核心公式。对于场景题要保持敏感，比如’如何设计教育场景的prompt工程’这类问题，回答时要展现从技术方案到用户体验的全链路思考。遇到开放性问题时，可以结合腾讯的产业互联网战略，谈谈大模型在CSIG业务中的落地想象。记得准备1-2个有深度的问题反问面试官，例如询问团队在数据闭环建设方面的最新进展，这能体现你的专业热情和前瞻性。