腾讯WXG微信支付招大模型和终端开发留用实习生

微信支付, 不止支付, 腾讯WXG微信支付团队招大模型/终端开发实习生,系可留用的正式实习生,Base 深圳,今年腾讯放海量实习以及留用 hc,速速投递,先到先得,针对 2026 年毕业生

希望你:
1. 有良好的设计和编码品味,热爱写代码能产出高质量的设计和代码
2. 2026 年毕业的本科及以上在校生, 计算机相关专业优先;
3. 期望留用,实习时间不少于 3 个月,每周到岗时间不少于 5 天(可议)

大模型:
1. 有大模型应用经验(不一定要底层调优等经验,我们侧重应用)
2. 熟悉 C++/Java 等主流语言

Android:
1. 熟悉 Android 开发, 有 Android 客户端开发经验, 熟悉 Android 系统及开发框架和工具者优先, 有 Android 开源作品/经历过大型 APP 的研发周期者优先;
2. 扎实的数据结构和算法基础, 至少精通一门编程语言, 包括但不限于 Java, Kotlin, C, C++

组内直招, 简历初筛没问题的同学我直接推面试, 有意愿的同学简历发我邮箱 jeeffzheng@tencent.com
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1.自我介绍,拷打项目为什么用多智能体不用单智能体了解哪些大模型应用框架(你项目中的竞品)rag知识库是怎么搭建的,怎么进行的分片操作如何让大模型更加理解医学名词(一般大模型理解不了医学名词)知识库的大小,我答了一个很大的数,问接口速度问题(一脸懵逼,没考虑过,只考虑过rag层面的优化)询问rag评估(孩子寄了我没做,但是我背过),问具体评估数值(🐔没做过,瞎逼逼了一个数字)优化空间从项目拷打中看的出来面试官水平确实比较高,而且是个声音很好听的小哥哥2.写算法,尽然是acm格式,幸好函数写出来了,可惜的是输入输出没写出来,链表的输入输出真的难3.反问环节:做什么业务,不足之处
梗小姐:佬,你投的不会是这个吧。 wxg-微信支付-模型组 主要工作方向: 1.利用支付数据、社交数据等制定安全策略进行数据挖掘、特征工程 2.前沿模型研究:利用LLM代替xgboost等传统风控模型 本次实习生,可能的工作:使用司内大模型平台进行agent构建,集成到企业微信机器人里,作为内部工具以消息告警等形式提醒产品同学,其实还是偏开发。 掌握python和java应该够用了。 需要掌握的基本知识 简单的开发技能 agent基本原理(重点:function call,可能会被问了解mcp吗) LLM基本知识(训练、微调和部署推理,偏工程化),最好再掌握一些RAG知识
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bg: 双9,2024级硕,传统工科专业,算法知识范围仅限知道一些机器学习理论,了解基本的pytorch语法,打算砖码算法岗位,计划研1下找一段实习,从今年3月初已经开始在各大平台搜索实习经验了。转码时间线:2.28开始有实习想法,但是在岗位上纠结,在后端,大模型岗位纠结。最终决定大模型岗3.1-3.7吴恩达机器学习3.8-3.21李沐深度学习3.22开始刷leedcode3.24开始做简历3.24-3.25在github上跑开源项目:BERT部署+文本分类3.25-4.1在github上跑开源项目:ChatGLM-6B部署+LLaMA-Factory微调+Prompt模板3.27注册BOSS直聘3.28参加了第一场初创公司大模型的面试,感觉面试还可以,基本上能hold住但最后也都无疾而终了,盲猜可能是技术栈不太相符以及觉着我是低年级。3.29-4.5在github上跑开源项目:Llama3-8B+RAG4.7收到三家公司面试4.7下午面试一家中厂,问题太工程,而我是凑开源项目+偏算法理论性的科研,完全经不住拷打。4.8收到第一个offer,岗位感觉偏大模型调研,拒绝。4.10收到第二个offer,离学校路程半小时+大模型核心岗,但小厂,接收。回归整个实习准备,对我个人而言其实最难的是不断细化调整方向,以及在面试pass被无数次的心态调整,但总体来说是看着自己一步步的进步。记得第一次修改简历时,我对着空白文档发呆了两个小时,如今却能快速抓住岗位JD的关键词进行精准匹配;曾经在群面中紧张到声音发抖,现在面对压力面试已经能从容展现逻辑思维。
实习,不懂就问
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