腾讯 – 微信视频号-机器学习平台高级工程师-模型训推框架开发 职位分析和面试指导

职位简介：

该职位主要负责开发微信视频号的机器学习平台，包括支持超大规模稀疏模型秒级实时训练与推理的平台开发，以及支撑数百个模型在复杂环境下高并发、低延迟、低成本运行的推理平台构建。候选人需具备5年以上计算机相关工作经验，熟悉Linux开发环境和C/C++编程，掌握常用算法和数据结构，有搜索/广告/推荐方向业务开发经验，并熟练掌握至少一种脚本语言。同时需要熟悉TensorFlow或PyTorch等深度学习框架并有底层优化经验，具备扎实的数学/算法功底，了解机器学习、概率统计等算法原理，有GPU相关优化经验者将优先考虑。该职位将支撑视频号短视频推荐、直播推荐、红点推荐、图文推荐等大规模复杂业务的高效迭代。

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简历及面试建议：

在撰写简历时，你需要特别突出与大规模机器学习平台开发相关的经验。首先，详细描述你参与过的模型训练和推理平台项目，特别是那些涉及超大规模稀疏模型或高并发场景的项目。用具体数据说明你优化过的系统性能指标，比如’将模型推理延迟从X毫秒降低到Y毫秒’或’支持了每天Z亿次的推理请求’。其次，强调你的技术栈深度，特别是C/C++编程能力、算法数据结构掌握程度，以及TensorFlow/PyTorch等框架的底层优化经验。如果有开源贡献，一定要单独列出并附上链接。对于GPU优化经验，即使不是主要工作内容，也要在技能部分明确标注。最后，不要忘记展示你在推荐系统领域的业务理解，可以通过描述你解决过的具体业务问题来体现。

面试准备时，你需要重点准备三个方面的内容：技术深度、系统设计能力和业务理解。技术问题上，预计会有大量关于C++底层优化、算法数据结构、深度学习框架原理的问题，特别是内存管理、多线程编程、分布式系统等主题。准备好解释你过去项目中的技术决策和权衡。系统设计部分可能会让你设计一个支持大规模模型训练和推理的平台，思考如何解决资源调度、容错、性能优化等挑战。业务理解方面，面试官会考察你对推荐系统业务需求的理解，准备讨论推荐系统特有的挑战如冷启动问题、实时性要求等。面试中要主动展示你的问题解决思路，而不仅仅是给出答案。准备好询问面试官关于微信视频号机器学习平台当前面临的挑战，这能显示你的深入思考和业务敏感度。