腾讯 – 大模型平台算法工程师（深圳/北京/上海） 职位分析和面试指导

职位简介：

作为腾讯TEG的大模型平台算法工程师，你将负责大模型全模态从训练到推理部署的全流程工作，专注于训练数据构建与优化、模型训练与优化、强化学习与后训练优化以及Agentic RL应用等方向，在机器学习平台上引入并优化前沿算法和技术以推动工程与模型性能的提升和业务落地。你需要具备扎实的机器学习理论基础和丰富的实践经验，熟悉深度学习框架如PyTorch，有分布式训练经验者优先，同时需要对大模型技术充满热情并具备持续学习和创新的能力。计算机科学、机器学习等相关专业的硕士及以上学历是必备条件，有高水平学术成果或竞赛获奖经历将更具竞争力。工作地点位于深圳。

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简历及面试建议：

在撰写简历时，你需要突出展示与大模型全流程开发相关的项目经验和技术能力。具体来说，可以详细描述你参与过的大模型训练或优化项目，包括使用的技术栈（如PyTorch、DeepSpeed等）、解决的问题以及取得的成果。如果有分布式训练经验，一定要重点强调，这是腾讯非常看重的技能点。此外，简历中应该包含你在强化学习或Agentic RL方面的实践经验，哪怕是小规模的项目也可以，这能体现你对前沿技术的探索精神。学术背景方面，硕士及以上学历是硬性要求，所以教育经历要放在显眼位置。如果你有发表过相关论文或竞赛获奖，建议单独列出一个’学术成果’或’荣誉奖项’部分来突出展示。最后，记得用数据量化你的成就，比如’通过优化训练流程将模型训练时间缩短30%’这样的表述会更有说服力。

面试准备时，你需要对大模型相关的理论知识有深入理解，包括但不限于transformer架构、分布式训练原理、强化学习算法等。腾讯的面试官很可能会让你现场分析一个实际业务场景，并提出技术解决方案，所以平时要多积累案例思考经验。技术问题方面，要做好手撕代码的准备，尤其是与深度学习框架相关的编程题。在回答行为问题时，可以采用STAR法则来结构化你的回答，重点展示你解决问题的思路和实际贡献。由于这个岗位强调创新能力，面试官可能会询问你对大模型未来技术趋势的看法，建议提前准备一些独特的见解。最后，记得带几份打印好的简历，并准备1-2个有深度的问题在面试结束时提问，这能体现你的主动性和对岗位的热情。