腾讯 – 腾讯广告-多模态大模型算法工程师 职位分析和面试指导

职位简介：

作为腾讯广告多模态大模型算法工程师，你将参与商业化领域的多模态基础大模型研发，包括领域数据挖掘、模型结构设计和训练机制优化等工作，并将这些技术应用于用户/内容/广告/商品理解、个性化内容生成及广告搜推等业务领域以提升效果。同时需要跟踪预训练、后训练、强化学习、持续学习等前沿算法研究，并在商业化场景进行技术验证与落地。该职位要求计算机相关专业硕士及以上学历，具备扎实的计算机和机器学习基础以及优秀的编程和工程能力，在计算机视觉、多模态、NLP、AIGC等领域有深入研究，有高水平学术论文发表或竞赛经验者优先，特别看重广告/电商相关经验和LLM/MLLM实践经验。

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简历及面试建议：

在准备腾讯广告多模态大模型算法工程师的简历时，你需要特别突出几个关键点。首先是技术深度，要详细列出你在多模态、NLP或计算机视觉领域的具体研究方向和成果，包括使用过的模型架构、优化方法等。其次是商业化应用经验，特别是广告或电商领域的项目经历，要清晰地描述你如何将算法技术转化为业务价值。如果你有发表过相关领域的顶级会议论文或竞赛获奖经历，一定要放在显眼位置。工程能力也是重点，可以列举你处理过的数据规模、模型参数量级、优化效果等量化指标。最后不要忘记展示你的学习能力和团队协作经验，这些都是腾讯看重的软技能。

面试腾讯的多模态大模型算法工程师岗位时，你需要做好全方位的准备。技术面会深入考察你对多模态大模型的理解，包括模型架构设计、训练优化技巧、领域适应方法等。建议提前复习Transformer架构、对比学习、prompt tuning等关键技术。业务面会重点考察你如何将技术应用于广告场景，准备好具体的案例来说明你解决过的业务问题。算法题可能会涉及多模态数据处理或大模型优化相关的实际问题。此外，面试官很可能会让你现场分析一篇最新的多模态论文，所以要保持对CVPR、ICLR等顶会最新研究的关注。最后，要展现出对广告业务的理解和对技术商业化的思考，这是区别于纯研究岗位的关键。