腾讯 – 微信视频号-多模态大模型高级算法工程师 职位分析和面试指导

职位简介：

作为微信视频号多模态大模型高级算法工程师，你将负责多模态大模型在红点推送、本地生活推荐等业务场景的技术探索与落地应用，提升内容生成精准度和用户转化效率。需要结合业务数据特点优化模型后训练、领域微调和生成控制技术，实现文案创意生成、个性化推荐与分发策略的闭环优化，并深入理解用户行为探索多模态生成模型与推荐系统的深度融合。该职位要求计算机科学、人工智能或自然语言处理相关专业硕士以上学历，熟练掌握大模型训练、微调及生成控制技术，有文案生成、推荐系统或大模型应用落地经验者优先，工作地点为广州。

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简历及面试建议：

在撰写简历时，你需要突出在多模态大模型和推荐系统方面的专业能力与项目经验。首先，教育背景部分要明确标注计算机科学、人工智能或自然语言处理相关专业的硕士及以上学历。专业技能部分要详细列出你掌握的大模型相关技术，特别是LoRA/P-tuning等微调方法、Prompt Engineering等生成控制技术，以及你在多模态（图文、视频）处理方面的经验。项目经验是最能打动面试官的部分，建议选择2-3个最能体现你能力的项目重点描述。比如你可以详细说明一个将多模态大模型应用于推荐系统的案例，包括你如何优化模型后训练、设计生成控制策略来提升推荐效果，最好能用量化指标展示你的成果，如’通过优化Prompt Engineering策略，将内容点击率提升了X%’。如果有在大型互联网公司从事类似工作的经验，一定要突出强调。此外，建议在简历中适当展示你对推荐系统业务逻辑的理解，比如你如何分析用户行为数据来指导模型优化，这能体现你技术与业务结合的能力。

面试准备时，你需要重点准备三个方面的内容：技术深度、业务理解和项目细节。技术方面，面试官很可能会深入考察你对多模态大模型技术的掌握程度，特别是后训练、领域微调和生成控制等核心技术。你需要准备一些典型问题的回答，比如’如何解决多模态数据对齐的问题’、’在资源有限的情况下如何进行高效的模型微调’等。业务理解方面，要提前研究微信视频号的产品特点和推荐逻辑，思考多模态大模型可以如何提升现有推荐效果。面试中可能会让你现场设计一个解决方案，比如’如何利用多模态生成模型优化本地生活推荐’。项目细节方面，要对简历中提到的每个项目都做好被深入追问的准备，包括技术选型的原因、遇到的挑战和解决方案、个人贡献等。建议使用STAR法则来组织你的回答，突出你在项目中的具体行动和取得的成果。此外，面试中要展现出你对技术落地的务实态度，因为这是一个非常注重实际应用效果的岗位。可以准备一些问题在最后提问环节展示你的思考深度，比如询问团队当前在多模态推荐中遇到的最大技术挑战是什么。