腾讯 – 金融大模型技术专家 职位分析和面试指导

职位简介：

作为腾讯CDG的金融大模型技术专家，你将负责金融领域大语言模型的设计、训练、调优与评估，结合金融场景需求进行模型创新，达到金融场景对深度推理、指令跟随等能力的增强要求，打造行业大模型的标杆。同时需要持续跟踪AI大模型领域与金融科技的前沿进展，探索技术突破方向，并优化大模型推理效率，解决金融场景中高并发、低延迟、高稳定性的挑战。该职位要求计算机科学、人工智能、数学或相关专业博士学历，5年以上NLP/语言大模型研发经验，精通Transformer模型及其变种原理与架构，熟悉预训练、微调、对齐等技术，熟练掌握Python及PyTorch/TensorFlow等框架，具备大规模分布式训练经验。对技术保持高昂的热忱，具备优秀的分析问题和解决问题的能力，在顶级会议发表过NLP/大模型相关论文或主导过大模型开源项目者优先。

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简历及面试建议：

在撰写简历时，你需要特别突出你在金融大模型领域的专业能力和实际经验。首先，确保你的教育背景明确显示相关专业的博士学位，并详细列出你在NLP/语言大模型研发方面的5年以上经验。在专业技能部分，重点描述你对Transformer模型及其变种的深入理解，以及你在预训练、微调、对齐、模型蒸馏和量化等方面的实际应用经验。如果你有强化学习训练经验，尤其是PPO及GRPO等策略优化算法的使用经验，务必详细说明。此外，列出你熟悉的编程语言和框架，如Python、PyTorch和TensorFlow，并强调你在大规模分布式训练方面的能力。在项目经验部分，详细描述你参与或主导的金融大模型项目，特别是那些涉及金融场景需求的项目，如深度推理、指令跟随等能力的增强。如果你在顶级会议（如NIPS、AAAI、ICML、ICLR等）发表过相关论文，或主导过大模型开源项目，一定要在简历中突出显示。最后，展示你对技术的热情和解决问题的能力，可以通过具体案例说明你如何独立完成技术攻关。

在面试准备阶段，你需要深入理解金融大模型的技术细节和金融场景的特殊需求。首先，复习Transformer模型及其变种的原理与架构，确保你能清晰解释预训练、微调、对齐、模型蒸馏和量化等技术的应用场景和优缺点。准备几个你实际参与的项目案例，详细说明你在项目中如何解决技术难题，特别是那些涉及金融场景需求的项目。面试官可能会询问你如何优化大模型推理效率，以应对高并发、低延迟、高稳定性的挑战，因此你需要准备好相关的技术方案和实际经验。此外，面试官可能会考察你对AI大模型领域和金融科技前沿进展的了解，因此建议你提前阅读最新的研究论文和技术动态。在面试过程中，展示你对技术的热情和解决问题的能力，可以通过具体案例说明你如何独立完成技术攻关。最后，准备一些问题询问面试官，例如团队的技术发展方向或当前面临的挑战，以显示你对职位的浓厚兴趣和积极态度。