腾讯 – 混元机器学习平台开发工程师（北京/深圳） 职位分析和面试指导

职位简介：

该职位主要负责腾讯混元机器学习平台的设计与开发工作，核心职责包括平台性能优化特别是多机多卡大规模训练优化和数据交换优化，持续跟踪AIGC领域动态并优化平台技术方案，提升平台易用性降低大模型研发门槛，同时推进LLMOps能力升级。候选人需熟练掌握TensorFlow、Pytorch或deepSpeed等主流深度学习框架，具备实际项目应用经验，熟练使用Java/Go/Python至少一种编程语言，拥有良好的软件设计和开发能力，并具备owner意识能主动推进项目进展，同时需要良好的团队协作和沟通能力。

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简历及面试建议：

在准备腾讯混元机器学习平台开发工程师职位的简历时，你需要特别突出几个关键点。首先务必详细列出你在主流深度学习框架如TensorFlow、Pytorch或deepSpeed上的实际项目经验，特别是那些涉及模型训练优化或模型服务优化的案例。用具体数据说明你的优化成果，比如’通过优化数据交换策略将训练效率提升30%’这样的表述会非常有力。其次，编程能力部分要明确标注你精通的编程语言，并展示相关项目经验，特别是那些能体现你软件设计和开发能力的项目。此外，不要忽视软技能的展示，在简历中可以通过项目经历中的协作案例来体现你的owner意识、项目推进能力和团队协作能力。最后，如果你有接触过AIGC或大模型相关项目，一定要重点突出这部分经验，这是该职位特别看重的领域。

面试腾讯这个职位时，你需要做好充分的技术准备和案例准备。技术方面，面试官很可能会深入考察你对深度学习框架的理解程度，特别是关于多机多卡训练优化的技术细节，准备好解释你过往项目中采用的具体优化策略和取得的实际效果。同时，关于LLMOps的概念和实践也可能会被问到，要提前了解相关内容。案例准备方面，选择2-3个最能体现你技术能力和项目推进能力的案例，按照STAR法则组织好你的回答，重点展示你解决问题的思路和实际成果。此外，由于职位强调owner意识，面试中可能会设置一些情景问题来考察你的主动性和责任感，思考如何通过具体事例来证明这些素质。最后，记得准备一些关于腾讯混元平台的问题，展示你对该职位的了解和兴趣。