腾讯 – 企业微信-深度学习算法工程师-LLM方向 职位分析和面试指导

职位简介：

作为企业微信团队的深度学习算法工程师(LLM方向)，你将负责探索Prompt Engineering技术以充分挖掘大模型潜力，推动机器学习模型在企业微信产品中的落地应用，包括但不限于大模型的RL、SFT和强化学习技术实现。同时需要持续跟踪AIGC领域的前沿技术发展，确保技术框架保持行业领先水平。该职位要求计算机或机器学习相关专业硕士以上学历，具备扎实的算法基础和1年以上深度学习开发经验，熟悉LLM、Bert等NLP技术原理，精通深度学习训练/推理框架及SFT、DPO/PPO等技术实现，有顶会论文发表或开源项目贡献经验者将更具竞争力。工作地点位于成都。

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简历及面试建议：

在准备这份简历时，你需要特别突出与大语言模型相关的技术经验。首先确保教育背景部分明确标注计算机或机器学习相关专业的硕士学历，这是基本门槛。在专业技能部分，建议将LLM、Prompt Engineering、SFT、强化学习(DPO/PPO)等技术关键词放在显眼位置，并用具体项目案例佐证你的掌握程度。比如可以描述你如何通过Prompt Engineering提升了大模型在某个任务上的表现，或者你参与的SFT项目取得了怎样的效果提升。如果有在ACL、EMNLP等顶会的论文发表，一定要单独列出并简要说明研究内容；若参与过知名开源项目，也要详细描述你的贡献部分。记住量化你的成果，比如’通过优化Prompt模板使模型准确率提升15%’这样的表述会比模糊的’提升了模型性能’更有说服力。

面试时，面试官会重点考察你对LLM相关技术的理解深度和实践能力。准备几个你参与过的具体项目案例，能够清晰说明你如何应用Prompt Engineering、SFT或强化学习技术解决实际问题。技术细节方面，可能会被问到SFT的具体实现步骤、Prompt设计的原则和技巧、DPO与PPO的异同等专业问题。建议提前复习这些关键技术点的理论基础和实现方法。同时，由于职位强调前沿技术跟踪能力，你可能会被问及对AIGC领域最新发展的看法，可以准备1-2个你最近关注的技术突破并分享你的见解。面试过程中，展示你解决问题的思路比直接给出答案更重要，当遇到不确定的问题时，可以坦诚说明并尝试通过逻辑推理给出可能的解决方案。最后，记得准备1-2个高质量的问题询问面试官，比如团队当前的技术挑战或未来发展方向，这能体现你的主动性和思考深度。