腾讯 – AGI模型架构研究员 职位分析和面试指导

职位简介：

作为腾讯TEG的AGI模型架构研究员，你将负责设计具备多模态联合感知、推理、记忆与生成能力的统一大模型架构，构建支持持续学习、多级记忆、主动探索和自演进的大模型系统，并推进agent化方向使模型具备自主任务规划、跨模态交互、工具使用和自我优化能力。你需要深度参与通用表征、音视频同频建模、世界模型、稀疏建模等关键模块的设计与实现，同时跟踪研究前沿技术趋势并推动创新技术应用。该职位要求精通Transformer类模型及其在语言、多模态领域的架构设计与优化，具备超大规模模型（>Billion-scale）经验并熟悉SFT、RLHF、自监督等训练范式，优先考虑有多模态模型、强化学习、自主智能体系统、复杂推理与规划、稀疏建模与动态路由机制经验的候选人，同时需要良好的工程实现能力与系统性思维，以及在顶会/顶刊发表相关论文的记录。工作地点为深圳。

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简历及面试建议：

在准备腾讯AGI模型架构研究员的简历时，你需要突出展示在多模态大模型领域的专业能力和实际项目经验。简历中应该详细描述你参与过的Transformer类模型架构设计项目，特别是那些涉及视觉、音频和文本多模态联合处理的项目。量化你的成就，比如你优化过的模型规模（参数数量）、性能提升百分比或训练效率改进。如果你有超大规模模型（十亿参数以上）的训练经验，务必明确标注模型规模和技术细节。对于发表过的论文，列出顶会/顶刊的名称和论文题目，这将是强有力的学术背书。工程能力同样重要，可以描述你如何将研究成果转化为实际系统，以及你使用的技术栈和工具。简历中应该用专业术语准确描述你的技能，如SFT、RLHF、自监督学习等，但也要确保非专家也能理解你的贡献和价值。

面试腾讯AGI模型架构研究员职位时，你需要准备深入讨论多模态大模型的技术细节和你的专业见解。面试官会重点考察你对Transformer架构的理解深度，特别是如何将其应用于多模态场景。准备好解释你在大规模模型训练中遇到的挑战和解决方案，包括分布式训练、内存优化等技术难点。对于agent化方向的问题，可以准备案例说明你如何设计具备自主任务规划和工具使用能力的系统。面试中可能会涉及白板编程或系统设计题，考察你的工程实现能力和系统性思维。讨论你的研究成果时，要能清晰表达创新点和实际应用价值。由于这是研究型岗位，面试官也会评估你的学术素养，包括对前沿技术的理解和批判性思考能力。保持专业但开放的态度，展示你持续学习和创新的意愿，这对AGI这样的前沿领域尤为重要。