腾讯 – 多模态大模型算法工程师-深圳/北京 职位分析和面试指导

职位简介：

作为腾讯TEG的多模态大模型算法工程师，核心职责是研发业界领先的多模态大模型技术，包括跨模态对齐和多模态理解等前沿任务，并持续跟进最新算法进展，参与模型设计、训练调优及业务落地。该职位要求计算机科学或人工智能相关专业硕士以上学历，具备多模态领域扎实研究基础，熟悉主流模型算法和深度学习框架，同时需要掌握分布式训练技术及优秀的工程实现能力，有顶级会议论文发表者优先，并需保持强烈的技术追求和学习能力，以及良好的团队协作精神。工作地点为北京。

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简历及面试建议：

在准备腾讯多模态大模型算法工程师的简历时，要重点突出你在多模态领域的技术深度和实际项目经验。简历中应该详细描述你参与过的多模态项目，特别是涉及跨模态对齐或多模态理解的任务，明确说明你使用的具体模型和技术方案，比如是否应用过CLIP或LLAVA等主流模型。对于工程能力部分，要强调你的分布式训练经验，包括使用的框架（如Deepspeed）和具体的多机多卡训练规模。如果你有顶级会议论文发表，一定要在显眼位置标注会议名称和论文主题。技术栈描述要具体，不要简单写’熟悉Python’，而要说明你在多模态项目中如何使用这些工具解决实际问题。项目经历部分建议采用STAR法则，清晰展示你在每个项目中的具体贡献和技术难点突破。

面试腾讯的多模态大模型岗位时，要做好充分的技术准备。面试官很可能会深入考察你对多模态技术的理解深度，包括但不限于跨模态表示学习、模态对齐的常见方法、多模态融合策略等。建议提前复习主流多模态模型的架构细节和优缺点，准备1-2个你解决过的具体技术难题案例。分布式训练相关问题也可能会被重点考察，要准备好解释你如何优化训练效率、解决通信瓶颈等实际问题。面试中要展现你的技术热情和学习能力，可以适当讨论你关注的前沿论文和技术趋势。遇到算法设计题时，建议先理清问题边界，再系统性地提出解决方案，过程中多与面试官交流思路。最后，记得准备1-2个有深度的问题询问面试官，展现你对岗位和技术的思考。