腾讯 – 微信读书/微信输入法-大模型算法研究员-Agent方向 职位分析和面试指导

职位简介：

该职位主要负责微信读书和微信输入法等产品的Agent设计、开发与优化工作，需要深入研究和探索RL、DeepResearch、Long Context等前沿技术，并构建优化AI Agent Memory系统。候选人需具备计算机、电子工程或机器学习相关专业硕士及以上学历，熟悉PyTorch/transformers框架和大模型开发，深入了解RAG、Function Call等技术方向，同时具备优秀的工程能力、逻辑思维和沟通表达能力，能够与产品和工程团队紧密合作推进模型落地。工作地点在北京。

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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模型开发和Agent方向相关的经验。首先，在专业技能部分明确列出你熟悉的框架如PyTorch/transformers，并详细描述你参与过的大模型开发和微调项目。其次，针对RAG、Function Call、Search、RL等技术方向，用具体案例说明你的技术深度和应用能力，比如可以描述你如何解决某个特定场景下的算法优化问题。此外，不要忘记展示你的工程能力，可以提及你主导或参与的系统架构设计、性能优化等实际项目经验。最后，强调你的学术背景和研究能力，特别是如果你有发表过相关领域的论文或专利，这将是很大的加分项。

面试准备时，你需要做好技术深度和业务理解两方面的准备。技术方面，面试官很可能会深入考察你在大模型开发和Agent方向的技术积累，特别是RAG、Function Call等具体技术的实现细节和优化思路。建议提前准备几个你解决过的典型技术难题案例，用STAR法则清晰表述。同时，由于这个职位强调与业务团队的协作，你还需要了解微信读书和输入法的产品特点，思考Agent技术如何在这些场景中创造价值。面试中可能会考察你的系统设计能力，建议提前练习如何设计一个高效的AI Agent Memory系统。沟通表达也是考察重点，回答问题时要逻辑清晰，可以适当使用白板或图表辅助说明。最后，保持对前沿技术的敏感度，面试官可能会询问你对RL、Long Context等方向最新进展的看法。