腾讯 – 微信搜索-LLM大模型算法工程师 职位分析和面试指导

职位简介：

作为微信搜索LLM大模型算法工程师，你将负责大模型在微信搜索的应用落地研究，包括推进AI生成式问答、复杂语义和多模态检索、多场景查询推荐等业务场景的应用，并需要结合大模型技术前沿和搜索场景需求，从训练数据、模型设计、训练工艺等角度深入探索研发高效的大模型算法，涵盖Post Pretrain、SFT、RM/RL、RAG等方向。该职位要求应聘者具备较强的研究和实践能力，对深度学习和大模型有深入理解，特别是有RL背景者更佳，同时需具有LLM单/多模态算法研究经验，在单/多轮AI问答、视频问答(VQA)、大规模搜索推荐领域有技术沉淀，有AI/NLP/IR领域高质量论文发表或参与开源大模型核心研发经验者优先，具备线上cpp开发经验者也会优先考虑。此外，良好的沟通和团队合作能力，强烈的自驱力和责任心，以及乐于接受挑战和解决问题的态度也是必不可少的。工作地点位于北京。

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简历及面试建议：

在准备应聘腾讯WXG微信搜索LLM大模型算法工程师职位的简历时，你需要特别突出与大模型算法研发和搜索场景应用相关的经验。首先，在专业技能部分，要详细列出你掌握的LLM相关技术，如Post Pretrain、SFT、RM/RL、RAG等，并注明你在这些技术上的实际应用经验。如果你有RL背景，一定要强调这一点，因为这是加分项。其次，在项目经验部分，重点描述你参与的LLM单/多模态算法研究项目，特别是那些涉及AI生成式问答、复杂语义和多模态检索、多场景查询推荐的项目。用具体的数据和指标来量化你的贡献，比如提升了多少准确率或降低了多少延迟。如果你有参与开源大模型核心研发的经验，或者有AI/NLP/IR领域的论文发表，一定要放在显眼的位置，这些都是腾讯非常看重的。此外，如果你有线上cpp开发经验，也要在简历中体现出来，因为这可能成为你的竞争优势。最后，别忘了展示你的团队合作和沟通能力，可以通过描述你在跨团队项目中的角色和贡献来体现。

在面试腾讯WXG微信搜索LLM大模型算法工程师职位时，你需要做好充分的技术准备和场景应用思考。技术方面，面试官很可能会深入考察你对大模型算法全流程的理解，包括Post Pretrain、SFT、RM/RL、RAG等各个环节的技术细节。你需要准备好解释这些技术的原理、应用场景以及你在实际项目中的使用经验。同时，面试官可能会重点考察你对搜索场景的理解，特别是如何将大模型技术应用到微信搜索的具体业务中，比如AI生成式问答、复杂语义和多模态检索等。你可以提前思考一些可能的业务场景，并准备相应的解决方案。此外，面试中可能会涉及算法题和系统设计题，建议你复习常见算法和数据结构，并准备一些大模型系统设计的案例。在行为面试环节，面试官会关注你的团队合作能力、解决问题的思路以及面对挑战的态度，你可以准备一些具体的例子来展示这些素质。最后，保持自信和专业的态度，展现出你对大模型技术和搜索领域的热情和深入理解，这将有助于你在面试中脱颖而出。